設計によるプライバシーとプライバシー強化技術
GDPR を正しく理解する
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
設計および初期設定によるデータ保護
設計による
- 能動的なシステムアプローチ
- プロセスとシステムにプライバシーを組込み
初期設定による
- プライバシー優先の既定設定、データ最小化
- 抽象的に見えても実装方法はある
合成データ
- 人工的に生成したデータ
実データの統計的・予測的な特性を保ちつつプライバシーを保護
1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
フェデレーテッドラーニング
- 通常は学習のためにデータが外部サーバへ「移動」し、プライバシー上安全でない
- フェデレーテッドラーニングはデータを端末に保持したまま遠隔で学習
- データではなくモデルを転送
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
フェデレーテッドラーニングの例
1 Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated learning: Challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60.
