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
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