7G-06
集計データへの差分プライバシ適用における特性の一考察IV
○本郷節之,大加瀬稔(北海道科学大),寺田雅之(NTTドコモ),稲垣 潤,鈴木昭弘(北海道科学大)
Privelet法は,差分プライバシ基準に準拠しつつ,部分和精度にも優れており,プライバシが保護されたデータのスケーラブルな活用を可能にする.しかし「非負制約の逸脱」や「スパースデータのデンス化」という問題は回避できない.Top-down精緻化は,高い部分和精度を維持しつつ,これらふたつの問題への対処も可能とする.ここに,枝刈り処理を導入することで演算を効率化できる.しかしその挙動は未だ充分な確認がなされていない.本報告では,Top-down 精緻化を伴うPrivelet 法に対して枝刈り処理を導入した際の,枝刈りの発生箇所と演算効率化効果との関係について実験的に行った検証結果について報告する.

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