Google、「差分プライバシーライブラリ」をGitHubで公開
米Googleは9月5日（現地時間）、自社サービスの強化に使っている「differential privacy library」（差分プライバシーライブラリ）のオープンソース版をGitHubで公開した。 差分プライバシーを使うデータ分析は、個人データが識別されないようにしながら大規模なデータセットから学習できるようにするアプローチ。分析の結果から個人データを再識別することもできないよう保護できる。例えばヘルスケア分野で、様々な病院の患者の入院平均時間を比較したい場合、患者を個人として特定できない状態でデータを利用できる。 ライブラリはほとんどの一般的なデータサイエンス操作をサポートし、プライバシー保護を確実にするための「確率的差分プライバシーモデルチェッカーライブラリ」を含み、集約機能、プライバシー予算管理などの拡張用モジュールもある。 Googleは、例えばGoogleマップで検索したレ
高木浩光＠自宅の日記 - 「匿名」の語が次々と削られていったCriteoのプライバシーポリシーから世界の潮流を読もう
どのように直されていったのか、それぞれの部分を比べて見てみよう。 まず最初のブロックについて。現在の日本語版と初版の英語版、そして、1回も「anonymous」と言わないように直された時点の英語版は、それぞれ以下のようになっている。 2 – Criteoの技術 オンライン・ウェブ環境：（デスクトップ、タブレット、スマートフォンのブラウザ） Criteoはパートナーサイトで匿名のブラウザクッキーを用いて訪問者に「タグ付け」を行います。Criteoによってタグ付けされたユーザーには、匿名の識別子が与えられます。Criteoがユーザーのお名前や住所などの個人情報を収集することは一切ありません。 ブラウザのクッキーは、Criteoが配信した広告を通じて訪問者が閲覧した製品および訪問したパートナーのページを記録します。パートナーのサイトからCriteoのサーバーに匿名データを転送するために、Crit
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