差分プライバシー

差分プライバシーは、個々のレコードが特定されたり推測されたりしないという厳格な保証を提供しながら、データセットに関する統計情報を公開するための数学的フレームワークです。2006年にシンシア・ドワークによって導入されたこのフレームワークは、プライバシーを確率的境界として形式化します。すなわち、データセットにおける個々の個人の存在または不在は、プライバシーと有用性のトレードオフを制御するプライバシーバジェットεを用いて、出力分布を最大でe^εの乗数だけ変化させます。