「差分プライバシーとは - AppleやGoogleも活用する最先端のプライバシー保護技術」
本ブログではAppleやGoogleも活用する最先端のプライバシー保護技術「差分プライバシー」の仕組みと重要性、活用事例を解説します。 差分プライバシーは当時Microsoft Researchに在籍していたDworkら（2006）によって考案された、プライバシー保護度合いの汎用的・数学的な定義です。 データに対するクエリの出力に適切なノイズを付与することによって、統計的な有用性を維持したまま、数学的に証明可能なプライバシー保証を提供します。 平たく言えば、ノイズを付与することで、ある特定の個人がデータセットに含まれていてもいなくても、同じような統計量を出力する（区別がつかないことを保証する）ことで、出力から元のデータセットに含まれる個人を推測困難にするメカニズムです。
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2025-01-10 14:08:28
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