【レビュー】データ解析におけるプライバシー保護

このわかりやすさ、もう手放せない！・「仮名化／匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」の3つの主要技術を扱う。・統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。・データ解析実務者も必読。


このわかりやすさ、もう手放せない！
・「仮名化／匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」の3つの主要技術を扱う。
・統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。
・データ解析実務者も必読。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第5期として、以下の3点を刊行!

バンディット問題の理論とアルゴリズム　　本多 淳也/中村 篤祥・著
ウェブデータの機械学習　　ダヌシカ ボレガラ/岡崎 直観/前原 貴憲・著
データ解析におけるプライバシー保護　　佐久間 淳・著

第6期の刊行は2016年12月、第7期の刊行は2017年4月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

「仮名化／匿名化」「差分プライバシー」「秘密計算」を統計学・データ工学・暗号理論の観点から丁寧に解説。データ解析実務者も必読

　・データ分析のための匿名化と差分プライバシーの基礎 with R[2019-05-01に投稿]

　・匿名化技術についてまとめてみた【k匿名性, l多様性,t近接性,差分プライバシ】[2019-02-02に投稿]