研究課題
挑戦的研究(萌芽)
χ2統計量やコクラン・アーミテージ統計量、TDT統計量、統計上位遺伝子など、ゲノムワイド関連解析における基盤統計値の公開を差分プライバシーの観点からプライバシー保護する一連の手法の開発に成功した。さらに、差分プライバシーとk-匿名化の技術の統合、関連グラフ理論の構築、グラフ理論に基づくゲノム圧縮技術の開発、多様なデータからのグラフ情報抽出のための基盤技術の開発、データ保護技術の開発いも成功した。
バイオインフォマティクス・アルゴリズム
これらの研究によって公開が可能となったゲノムワイド関連解析における多くの統計値は、大規模個人ゲノム解析におけるもっとも基盤的な重要データであり、これらをプライバシーの保護を図りつつ公開できるようになったことは非常にインパクトのある成果である。特に統計上位遺伝子の公開に関する研究は、プライバシー保護分野のトップ国際会議においてIEEE Outstanding Paper Awardを受賞するなど、国際的にも高い評価を得た。
