E.ビッグデータのプライバシー保護技術 【講義レベル:中級】
日時 9月3日(木)10時〜16時 (5時間)
講師 南 和宏(統計数理研究所)
申込受付期間 7月13日(月)10時〜7月21日(火)10時   >> 申込 <<
申込受付期間は終了しました。

申込受付期間は終了しましたが、引き続きキャンセル待ちでのお申込みを受け付けます。(先着順/7月30日まで)
申込みを希望される方は、以下の事項をメールでまでお知らせください。

  ■受講希望講座名
  ■名前
  ■名前のふりがな
  ■メールアドレス
  □性別(男性、女性)
  □年齢(20歳未満、20歳代、30歳代、40歳代、50歳以上)
  □職業(学生、学校、民間、官公庁、公益法人、無職)
  □勤務先
  □住所(都道府県のみ)
  (■は必須項目、□は任意項目)
定員 70名(申込多数の場合は抽選

申込受付期間終了後2日以内に受講者を決定します。受講決定者には受講証を送付します。
受講料(税込) 5,000円
受講料納入期間 7月22日(水)〜30日(木)

受講証で受講決定を確認された後、受講料納入期間内に指定の銀行口座にお振込み下さい。
期日までに納入されない場合はキャンセルと見なし、受講権利はキャンセル待ちの方に移行します。
【注意!!】申込受付時に送付されるメールは仮受付のお知らせであり、受講証ではありません。
内容  ビッグデータの安全な流通と利活用には個人情報の漏洩を防ぐ匿名化技術が不可欠である。本講座では、k-匿名性,l-多様性,差分プライバシー等の代表的な安全性指標とその実現手法を概説する。特に、ライフログのような個人の行動履歴データに対しては通常の匿名化技術の適用が困難であり、多次元データの匿名化に関する新しい提案手法も紹介する。
  • プライバシー保護データパブリッシングとは?
  • k-匿名化
  • l-多様性
  • t-近似性
  • 匿名化アルゴリズム
  • 差分プライバシー
  • 多次元データの匿名化
学部卒業程度の情報科学(特にアルゴリズム論)、及び平均、分散、標準偏差等、統計学の基礎的な概念を知っていることを前提とする。

参考書: Benjamin Fung, etc. 「Introduction to Privacy-Preserving Data Publishing」CRC Press.
時間割
会場 統計数理研究所 大会議室 研究所周辺の地図
開場 9時30分
申込結果 お申込いただいた方全員ご受講いただけます。

7月21日(火)に受講証となるメールを送信しましたので、申込時にご登録いただいたメールアドレスにてご確認ください。
受講証が届いていない(迷惑メールフォルダにもない)場合はまでご連絡ください。


公開講座の模様