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書誌情報サマリ

書名

機械学習のためのプライバシー保護

著者名 J.Morris Chang/著 Di Zhuang/著 Dumindu Samaraweera/著
出版者 共立出版
出版年月 2025.6
請求記号 0071/00839/


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0238603567一般和書2階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00839/
書名 機械学習のためのプライバシー保護
著者名 J.Morris Chang/著   Di Zhuang/著   Dumindu Samaraweera/著
出版者 共立出版
出版年月 2025.6
ページ数 13,307p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-320-12587-2
原書名 原タイトル:Privacy‐preserving machine learning
分類 00713
一般件名 機械学習   プライバシー
書誌種別 一般和書
内容紹介 プライバシーに配慮しながら機械学習を実践するための知識と技術を解説。差分プライバシーをはじめ、圧縮プライバシーなど古典的手法も含めて、PPML(プライバシー保護機械学習)の基礎から応用までを取り上げる。
書誌・年譜・年表 文献:p297〜302
タイトルコード 1002510019851

要旨 差分プライバシー、匿名化、秘密計算、暗号によって、攻撃者からデータを守り、誰もが安心してデータの収集、保管、そして分析ができるようになる。
目次 第1部 差分プライバシーによるプライバシー保護機械学習の基礎(機械学習におけるプライバシーへの配慮
機械学習における差分プライバシー
機械学習における差分プライバシーの高度な概念)
第2部 局所差分プライバシーと合成データ生成(機械学習における局所差分プライバシー
機械学習の高度なLDPメカニズム
プライバシー保護された合成データ生成)
第3部 プライバシーを保証する機械学習アプリケーションの構築(プライバシー保護データマイニングの技術
プライバシー保護データ管理と操作
機械学習のための圧縮プライバシー
プライバシーを強化するプラットフォームの設計)
付録 差分プライバシーに関する詳細


内容細目表:

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