データ解析におけるプライバシー保護

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データ解析におけるプライバシー保護
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内容紹介

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

目次

  • 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

製品情報

製品名 データ解析におけるプライバシー保護
著者名 著:佐久間 淳
発売日 2016年08月25日
価格 定価 : 本体3,000円(税別)
ISBN 978-4-06-152919-9
判型 A5
ページ数 240ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著:佐久間 淳(サクマ ジュン)

筑波大学システム情報系 教授

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