情報量最適な大規模データ差分プライバシー技術の開発

• Project/Area Number: 23K28035
• Project/Area Number (Other): 23H03345 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related; Basic Section 60020:Mathematical informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60010:Theory of informatics-related , Basic Section60020:Mathematical informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 渋谷 哲朗 東京大学, 医科学研究所, 教授 (60396893)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000); Fiscal Year 2027: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2026: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: 差分プライバシー / 情報量理論 / アルゴリズム / ビッグデータ / 個人情報保護

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、情報量理論的な側面から近年脚光を浴びている差分プライバシー技術のビッグデータ適用性を情報量最適な差分プライバシー技術を実現することにより向上させることである。具体的には、以下の4つの課題の究明に取り組む。
1)データ圧縮加工による差分プライバシー技術の高効率化
2)不可逆圧縮誤差活用による差分プライバシーの高精度化
3)差分プライバシー情報量理論の構築
4)これらの新技術の実応用への展開