ニュースレターの特別号として、LayerXが研究開発を進めている「差分プライバシー」という技術と、プライバシー保護技術としても注目を集めている「合成データ」について、活用事例を交えて、ご紹介します。ぜひリンクからご一読ください。
特集①:AppleやGoogleも活用する最先端のプライバシー保護技術「差分プライバシー」とは?
差分プライバシーとは
差分プライバシーの事例
事例①: Googleマップの混雑状況
事例②: Appleのデバイス解析
事例③: Meta(旧Facebook)の社会科学研究用途データセット公開
事例④: Uberの内部データ分析
事例⑤:Googleのコミュニティモビリティレポート
事例⑥:アメリカの国勢調査
差分プライバシーの動向
なぜ差分プライバシーが必要なのか
攻撃事例①: Netflixにおける識別・特定
攻撃事例②: マサチューセッツ州における特定・連結
攻撃事例③: 統計情報の組み合わせによるレコードの復元
攻撃事例④: 柔軟な統計分析に潜むリスク: 再構築攻撃
https://www.anonify.layerx.co.jp/post/differential-privacy
特集②:統計的な有用性を維持する架空のパーソナルデータ「合成データ」の概要
合成データの概要
合成データに伴うプライバシーリスク
合成データの簡易実験
合成データの活用事例
事例①: バージニア州のメンタルヘルス治療
事例②: MDCloneのCOVID-19研究
事例③: Gretel.aiの合成ゲノムデータ作成
事例④: Curaiの医療応用
事例⑤: Anthemの健康保険会社向け不正検知
事例⑥: JPMorganの不正検知
https://www.anonify.layerx.co.jp/post/synthetic-data
■ 「Anonify」について
データ利活用におけるプライバシー保護を実現するために、プライバシー保護技術や秘匿化技術、データの信頼性に関する研究・事業化を目指す、LayerX 3つ目の事業です。「Anonify」というブランド名のもとモジュール/ソリューション化を目指しています。
公式サイト: