差分プライバシーは、データ分析の結果にノイズを加えることで、個人のデータが含まれるかどうかを推測不能にする数学的プライバシー保護手法です。基本原理、ε値の設計、活用事例を解説します。
合成データ生成は、元データの統計的特性を保持しつつ個人情報を含まない模擬データを生成する手法です。GAN、変分オートエンコーダ、統計的手法の仕組みと、プライバシー保護・データ拡張での活用法を解説します。