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カンファレンス (国内) Label Differential Privacyにおけるラベル情報漏洩の要因分析
関口 ひなた (お茶の水女子大学), 高木 駿, 長谷川 聡, 松本 茉倫 (お茶の水女子大学), 小口 正人 (お茶の水女子大学)
第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第23回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2025)
2025.2.27
本研究では，従来のε-ラベル差分プライバシが公開された特徴量に起因するラベル情報の漏洩を完全には防げない課題を明らかにした．この漏洩を「予期せぬ漏洩」と定義し，それがεのみでは制御不可能であることを示した．これを解決するために，先行研究で提案されている条件付き特徴量におけるε-ラベル差分プライバシを満たす，特徴量とラベルの関係の強さに応じて特徴量に部分的にノイズを付加するメカニズムを提案する．本研究は，ラベル情報の漏洩リスクを低減するための新たな方向性を示し，より安全なプライバシ保護技術の実現に寄与する．
Paper :
Label Differential Privacyにおけるラベル情報漏洩の要因分析
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