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今年度（一部は来年度），この研究に関連して新たに発表された論文（発表決定を含む）は21編であった。そのうち主要なものを挙げる。
1. 佐井至道, 曖昧な母集団情報を考慮に入れたノイズを含む個票データのリスク評価, 岡山商大論叢, 査読無, 53, 27-57, 2017.
2. 佐井至道, 個票データのキー変数の型とリスクとの関係, 岡山商大論叢, 査読無, 54, 2018.（掲載決定）
3. Segers, J., Sibuya, M. and Tsukahara, H., The empirical beta copula, Journal of Multivariate Analysis, 査読有, 155, 35-51. 2017.
4. Mano, S., Partition structure and the A-hypergeometric distribution associated with the rational normal curve, Electronic Journal of Statistics, 査読有, 11, 4452-4487, 2017.
5. Ito, S, Hoshino, N, Akutsu, F. and Kikuchi, R., Investigating new methods for creating anonymized microdata based on Japanese census data, Paper presented at Joint UNECE/Eurostat Work Session on Statistical Data Confidentiality, Ministry of Foreign Affairs, 査読無, 1-16, 2017.
6. 伊藤伸介, 公的統計における行政記録データの利活用について - デンマーク，オランダとイギリスの現状 -, 経済学論纂（中央大学）, 査読無, 58, 1-17, 2017.
7. 伊藤伸介, 星野なおみ, 阿久津文香, 菊池亮, 国勢調査の匿名化ミクロデータの作成方法に関する新たな取り組み, 製表技術参考資料, 査読無, No.37, 1-27, 2018.
8. 伊藤伸介, 公的統計ミクロデータの利活用における匿名化措置のあり方について, 日本統計学会誌, 査読有, 47, 77-101, 2018.（印刷中）
9. 稲葉由之, 国勢調査に基づく災害対策の指標に関する研究, 総務省統計研修所リサーチペーパー, 査読無, 第38号, 1-23, 2017.
10. 稲葉由之, 攪乱的方法を用いて作成する匿名データに関する基礎研究, 総務省統計研修所リサーチペーパー, 査読無, 第39号, 1-17, 2017.
11. Tsukuda, K., Functional central limit theorems in L^2(0,1) for logarithmic combinatorial assemblies, Bernoulli, 査読有, 24, 1033-1052, 2018.
12. Yamato, H, Shifted binomial approximations for Ewens sampling formula, Bulletin of Informatics and Cybernetics, 査読有, 49, 81-88, 2017.
13. Yamato, H., Poisson approximations for sum of Bernoulli random variables and its application to Ewens sampling formula, Journal of the Japan Statistical Society, 査読有, 47, 187-196, 2017.
14. Wang, M. and Maruyama, Y., Posterior consistency of g-prior for variable selection with a growing number of parameters, Journal of Statistical Planning and Inference, 査読有, 2017.
https://doi.org/10.1016/j.jspi.2017.10.007 DOI
15. Maruyama, Y. and Strawderman, W. E., A sharp boundary for SURE-based admissibility for the normal means problem under unknown scale, Journal of Multivariate Analysis, 査読有, 162, 134-151, 2017.
16. Hashiguchi, H., Takayama, N. and Takemura, A., Distribution of the ratio of two Wishart matrices and cumulative probability evaluation by the holonomic gradient method, Journal of Multivariate Analysis, 165, 270-278, 2018.
また，学会，研究集会等で発表された報告は39件であった。そのうち主要なものを挙げる。
1. 佐井至道, ノイズが挿入された個票データの変数の型によるリスクの差について, 2017年統計関連学会連合大会, 2017年9月4日, 南山大学名古屋キャンパス（名古屋市昭和区）.
2. 星野伸明, 匿名データの個票開示リスク, 2017年統計関連学会連合大会, 2017年9月4日, 南山大学名古屋キャンパス（名古屋市昭和区）.
3. 伊藤伸介, 公的統計ミクロデータの利活用における匿名化措置のあり方について,
2017年統計関連学会連合大会, 2017年9月4日, 南山大学名古屋キャンパス（名古屋市昭和区）.
4. 丸山祐造, 分散未知の多変量正規分布の平均ベクトル推定における許容的なベイズ共変推定量, 2017年統計関連学会連合大会, 2017年9月5日, 南山大学名古屋キャンパス（名古屋市昭和区）.
5. 佃康司, ランダム置換・Ewens抽出公式とブラウン運動についての一考察, 2017年統計関連学会連合大会, 2017年9月6日, 南山大学名古屋キャンパス（名古屋市昭和区）.
6.大和元, Poisson approximation for sum of Bernoulli random variables and its application to Ewens sampling formula, 2017年統計関連学会連合大会, 2017年9月6日, 南山大学名古屋キャンパス（名古屋市昭和区）.
7. 伊藤伸介, 公的統計ミクロデータにおける匿名化措置の国際的動向, CSS2017, 2018年10月24日, 山形キャッスルホテル（山形市）.
8. 佐井至道, 非攪乱的手法および攪乱的手法による個票データの秘匿方法とリスク評価方法について, CSS2017, 招待講演, 2018年10月24日, 山形キャッスルホテル（山形市）.
9. 星野伸明, ミクロデータの匿名性審査について, CSS2017, 招待講演, 2018年10月24日, 山形キャッスルホテル（山形市）.
10. 小林良行, 公表統計表をもとにした教育用擬似個別データの作成方法 - IPF法を用いて -, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月14日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
11. 大和元, Ewens sampling formula の分割の個数とポアソン分布, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月14日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
12. 佐井至道, 個票データに挿入するノイズの型によるリスクの差について, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月14日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
13. 渋谷政昭, 確率分割の推測, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月14日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
14. 佃康司, 間野修平, Poisson-Dirichlet 分布からの標本にみられる情報をプールするうえでの逆転現象, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月14日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
15. 間野修平, 交換可能でない確率分割からの抽出, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月14日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
16. 星野伸明, 離散変数の攪乱, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月15日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
17. 丸山祐造, 重回帰分析の決定係数とt値を保存するデータ秘匿法, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月15日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
18. 伊藤伸介, 星野なおみ, 吉武透, 阿久津文香, 菊池亮, 攪乱的手法が適用された匿名化ミクロデータの有用性と秘匿性の評価, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月15日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
19. 瀧敦弘, 表形式の秘匿に関する最近の話題から, 研究集会「公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用」, 2017年12月15日, 統計数理研究所（東京都立川市）.
20. Ito, S., A quantitative assessment of anonymized microdata created through perturbative methods, Kanazawa Workshop on SDC, 2018年1月21日, Kanazawa University Satellite Plaza (Kanazawa).
21. Maruyama, Y., SDC of regression analysis for preserving R^2 and t-values, Kanazawa Workshop on SDC, 2018年1月21日, Kanazawa University Satellite Plaza (Kanazawa).
22. Sai, S., Risk assessment for microdata perturbed by adding noise, Kanazawa Workshop on SDC, 2018年1月21日, Kanazawa University Satellite Plaza (Kanazawa).
23. Hoshino, N., Perturbation with generalized multinomial distributions, Kanazawa Workshop on SDC, 2018年1月21日, Kanazawa University Satellite Plaza (Kanazawa).
なお本研究で開催した研究集会，研究会に関する情報は，下記のホームページで公開している。
http://www.osu.ac.jp/~sai/
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