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プライバシー保護枠組みの全体像と差分プライバシーの有用性と限界
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217887
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2178874f42eced-eccb-4a60-bee4-a89716a06876
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-IOT22057005.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-05-12 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | プライバシー保護枠組みの全体像と差分プライバシーの有用性と限界 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Overview of the Privacy Preserving Framework and Utility and Limitations of Differential Privacy | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | CSEC | |||||||
| 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 | ||||||||
| 日本銀行金融研究所 | ||||||||
| 著者名 |
菅, 和聖
× 菅, 和聖
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| 著者名(英) |
Kazutoshi, Kan
× Kazutoshi, Kan
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 現代社会では，かつてない細かい粒度の個人情報が継続的かつ自動的に収集できるようになった．個人情報の産業的な価値は高い一方で，データを利用する際にはプライバシー保護も両立することが求められる．もっとも，データの有用性とプライバシー保護の強さにはトレード・オフが存在するため，両者の適度なバランスをとる必要がある．差分プライバシーは，プライバシー保護の強さを定量的に評価する安全性基準であり，適度なプライバシー保護の実現に有用な概念である．2020 年には，米国センサス局が国勢調査に差分プライバシーを採用した．学術的にも，差分プライバシーは，プライバシー保護技術を評価する標準的な尺度となっている．ただし，自己情報のコントロールといったプライバシー保護に対する社会からの要請に応えるためには，差分プライバシーを含む数理的手法のみでは対処できず，法律，システムを総動員した対策が求められる．本稿では，プライバシーを保護する枠組みの全体像を整理し，その中での差分プライバシーの位置づけを明確化する．次に，差分プライバシーの理論やその応用研究を解説する．さらに，差分プライバシーの有用性と限界を踏まえながら，望ましいプライバシー保護のあり方を巡る課題を考察する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In modern society, unprecedentedly granular personal information can be collected persistently and automatically. While personal information is industrially valuable, privacy must be preserved amid the use of the data. In general, there is a trade-off between the usefulness of personal data and the privacy, thus a reasonable balance between the two should be struck. Differential privacy enables to achieve moderate privacy through quantifying the degree of privacy protection. It provides the academic standard for evaluating the privacy-preserving technologies. The U.S. Census Bureau adopted the differential privacy for the 2020 Census. However, mathematical methodologies including differential privacy cannot suffice social demands for privacy, such as the control over personal information, thus a comprehensive approach which also includes laws and IT systems are desirable. This paper gives an overview of the privacy preserving framework and reveals the location of differential privacy in the framework. It also explains the theory of differential privacy and its application studies, and discusses the desirable privacy preserving framework in the society considering the utility and limitations of the differential privacy. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12326962 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告インターネットと運用技術（IOT） 巻 2022-IOT-57, 号 5, p. 1-8, 発行日 2022-05-12 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 2188-8787 | |||||||
| 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 | |||||||
