データ解析におけるプライバシー保護

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フォーマット	書籍
発売日	2016年08月25日
国内/輸入	国内
出版社	講談社
構成数	1
パッケージ仕様	-
SKU	9784061529199
ページ数	240
判型	A5

構成数 : 1枚

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

1.[書籍]

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

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著者：佐久間淳

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