2020年夏のインターンシップに参加した加藤郁之です．今回のインターンシップでは，多次元データに対する差分プライベートなデータ探索の実現に関する研究を行いました．また，インターンシップ終了後も,アルバイトとして半年間研究に携わりました.
本研究に関する論文は,2021年3月に開催される 第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2021) で発表予定です.
研究背景
企業や組織が多くのデータを収集し，データを活用することで多大な価値を産み出しています．一方で，個人の行動履歴やヘルスケアに関するデータなど，プライバシ性の高いデータの利活用はプライバシ保護の観点から大きく制限されます．このような背景から，データのプライバシ保証と利活用を両立するための枠組みが必要となっています．
本研究では、技術の有用性を確認するため、公開データを用いて評価検証に取り組みました．
差分プライバシは，2006年にDworkによって提案された数学的に厳密なプライバシ定義です．下図のように，データベースからの出力に対して精緻 にデザインされたランダム化を行うことで，データベース内
