@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232454,
 author = {髙橋, 翼 and TAKAHASHI, Tsubasa},
 issue = {3},
 journal = {情報処理},
 month = {Feb},
 note = {局所差分プライバシーは，統計情報の収集を目的とした，ユーザからデータを収集する際のプライバシー保護に関する技術である．局所差分プライバシーによれば，個々のユーザの情報を保護しながらユーザ群全体の統計情報を大まかに推定することができる．本稿では，局所差分プライバシーの概要と実現方法，大規模なユーザーデバイス群とサーバとが協調する連合学習への導入について概説し，近年注目を集めている秘密計算との融合がもたらす未来の可能性について述べる．},
 pages = {e19--e25},
 title = {Privacy Techの技術動向と適用事例：4．局所差分プライバシーの現在と未来 -連合学習への導入と秘密計算との融合-},
 volume = {65},
 year = {2024}
}