| 大会名称 |
|---|
| 2022年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2022S |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022/8/23 |
| セッション番号 |
| BI-4 |
| セッション名 |
| DXに向けたネットワークモデルにおける制御技術 |
| 講演日 |
| 2022/9/7 |
| 講演場所(会議室等) |
| Webinar 4 |
| 講演番号 |
| BI-4-6 |
| タイトル |
| 安全なデータ活用のためのプライバシー保護技術 |
| 著者名 |
| 竹之内隆夫, |
| キーワード |
| Privacy, Security, Multi Party Computation, 秘密計算, Differetial Privacy, 差分プライバシ |
| 抄録 |
| DXが求められAI・機械学習が重要となっている今日では、学習用のデータが企業における競争優位性の源泉となり、多くの企業はインターネットを介して個人に関するデータを適切に収集・分析・活用している。一方、これらデータは個人のプライバシーにも関わり、近年の個人のプライバシー意識の向上や法規制の強化の影響から、適切なプライバシー保護が重要となる。そこで、本講演ではDXにおけるプライバシー保護技術の動向を説明する。具体的にはデータを秘匿しながら処理する秘密計算技術や、データからのプライバシー侵害を防ぐための差分プライバシ技術について説明し、いわゆるBigTech企業における技術導入の動向などを説明する。 |
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