データ解析におけるプライバシー保護(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

データ解析におけるプライバシー保護(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  「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

  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

• 出版社からのコメント

  「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

• 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

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  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

• 著者について

  佐久間 淳 (サクマ ジュン)
  筑波大学システム情報系　教授

データ解析におけるプライバシー保護(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の商品スペック