機械学習プロフェッショナルシリーズ<br> データ解析におけるプライバシー保護

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機械学習プロフェッショナルシリーズ
データ解析におけるプライバシー保護

  • 佐久間 淳【著】
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  • 講談社(2016/08発売)
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  • サイズ A5判/ページ数 215p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784061529199
  • NDC分類 417
  • Cコード C3341

内容説明

「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。

目次

データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
パーソナルデータ提供のリスクと有用性
パーソナルデータの匿名化
識別不可能性と攻撃者モデル
統計量の公開における差分プライバシーの理論
差分プライバシーのメカニズム
差分プライバシーと機械学習
秘密計算の定式化と安全性〔ほか〕

著者等紹介

佐久間淳[サクマジュン]
博士(工学)。2003年東京工業大学大学院総合理工学系研究科博士後期課程修了。現在、筑波大学システム情報系教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

出版社内容情報

「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

第1章 データ解析におけるプライバシー保護技術の概要
第2章 パーソナルデータ提供におけるプライバシーの問題
第3章 パーソナルデータ提供におけるデータの構成要素
第4章 パーソナルデータ提供のリスクと有用性
第5章 パーソナルデータの匿名化
第6章 識別不可能性と攻撃者モデル
第7章 統計量の公開における差分プライバシーの理論
第8章 差分プライバシーのメカニズム
第9章 差分プライバシーと機械学習
第10章 秘密計算の定式化と安全性
第11章 秘密鍵暗号と公開鍵暗号
第12章 準同型暗号による秘密計算
第13章 秘匿回路による秘密計算
第14章 秘密分散による秘密計算

佐久間 淳[サクマ ジュン]
筑波大学システム情報系 教授