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大規模データを扱うアウトソース型プライバシ保護データマイニングにおいては、計算過程の秘密を保護する秘密計算と、計算結果からの入力データの推測を防ぐ差分プライバシ等の統計的プライバシの保証の二つが必要である。この研究では、様々な統計やデータマイニングのタスクにおいて、秘密計算と統計的プライバシーを保証する基礎研究を行った。 具体的には、秘密計算についてはベクトル・行列積、積集合サイズ、統計的検定の秘密計算などを開発した。統計的プライバシーについては外れ値検出の差分プライバシーや出力の区間化による安全性保証などの研究を行った。
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