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プライバシー保護におけるマシンアンラーニングの法的役割
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234343
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234343d13751c6-22f0-4d89-957e-c9dc0375b825
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-EIP24104017.pdf (470.2 kB)
2026年5月29日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, EIP:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-05-29 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | プライバシー保護におけるマシンアンラーニングの法的役割 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | プライバシー・個人情報 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| ソニーグループ株式会社 | ||||||||
| 著者名 |
鈴木, 健二
× 鈴木, 健二
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 学習データや学習済みモデルには，法的要請に基づいて消去すべき個人情報が含まれていることがある．しかし，学習済みモデルから該当データを消去しモデルを再構築することには，経済的なコストを伴う．このため，学習済みモデルから特定の個人情報を忘れさせる技術として，マシンアンラーニングが注目されている．本稿では，マシンアンラーニングの意義と技術的限界に焦点を当て，法的な位置づけを明らかにする．各地域のプライバシー保護法制へのマシンアンラーニングの適用について考察し，その有用性と限界について検討する．EU の GDPR や米国カリフォルニア州の CCPA は，技術的な限界に対して柔軟な解釈の余地がある． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11238429 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告電子化知的財産・社会基盤（EIP） 巻 2024-EIP-104, 号 17, p. 1-6, 発行日 2024-05-29 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8647 | |||||||
| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
