2021年5月13日の報告です。プライバシー・エンジニアリングという言葉が聞かれるようになってきましたが、そこでいつも取り上げられるのが差分プライバシーです。これは確率分布の考え方を応用し、データセットから確率モデルを構築し、確率モデルから任意の点を取り出すことで同一母集団を基にしたデータとして傾向分析を行う、というものです。数学が好きな人は確率分布関数等を学ぶとすんなり理解することができるかもしれません。属性が一つだけの場合は確率モデル一つでうまくいくかもしれませんが、二つ以上の属性に相関がある場合は途端に高度になります。この領域に関してはディープ・ラーニングの活用が期待されているようです。
[yuryowaku]
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