Definition
差分プライバシーは、クエリ結果やモデルパラメータに適切に調整された統計的ノイズを加えることで、強力なプライバシー保証を提供します。これは、任意の個人に関する情報の漏洩が最大どの程度まで抑えられるかを定量化するものです。
Summary
個人データの含まれるか含まれないかが分析結果に与える影響を有意に小さくする、厳密な数学的枠組み。
Key Concepts
- プライバシー予算（イプシロン）
- ノイズのキャリブレーション
- 合成定理
- ゼロ知識証明
Use Cases
- 機微な医療記録を用いたモデル学習
- 個人の特定を避けつつ集計統計の公開
- 信頼できない当事者間での安全なデータ共有