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J-GLOBAL ID：202002240421105371   整理番号：20A2744168

統計的開示制御の確かな基盤

A firm foundation for statistical disclosure control

著者 (1件)： Hoshino Nobuaki (School of Economics, Kanazawa University, Kanazawa, Japan)
資料名： Japanese Journal of Statistics and Data Science (Web)  (Japanese Journal of Statistics and Data Science (Web))
巻： 3  号： 2  ページ： 721-746  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1494A  ISSN： 2520-8756  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,匿名化の理論を現代化するために,統計学とコンピュータ科学におけるデータ機密性と秘密保持の理論をレビューした。この成果は合成データにも適用可能な身元開示や属性開示の数学的定義をもたらす。また,人口推論の精度の限界を示す方法として,差分プライバシーを明らかにした。この限界はHammersley-Chapman-Robbins不等式によって導出され,差分プライバシーのプライバシー量εの直感的選択を導く。Copyright Japanese Federation of Statistical Science Associations 2020 Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *統計解析 ,  評価試験 ,  *情報公開 ,  特性 ,  *データ保護 ,  レビュー ,  人口 ,  *プライバシー ,  選択問題
準シソーラス用語： *情報開示 ,  匿名性

著者キーワード (4件)： 微分プライバシー ,  集団特有 ,  プライバシー予算 ,  合成データ

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 統計 ,  基盤