差分プライバシーとは？
差分プライバシーとは、集計結果に数学的に調整した雑音を意図的に加えることで、特定の1人が集合に含まれていたかどうかを結果から判別できないようにする考え方。守る強さを表す指標で定量的に管理できる点が、従来の匿名化と決定的に違う。
さぶんぷらいばしー
差分プライバシーの意味
集計結果に数学的に調整した雑音を意図的に加えることで、特定の1人が集合に含まれていたかどうかを結果から判別できないようにする考え方。守る強さを表す指標で定量的に管理できる点が、従来の匿名化と決定的に違う。
差分プライバシーの具体例
利用統計を収集する際、端末側で回答に雑音を混ぜてから送ると、事業者は集団の傾向は正しく推定できるが個人の回答は分からない。ただし同じ集合へ問い合わせを繰り返すと雑音が平均化されて効果が薄れるため、回数の上限を管理する。
差分プライバシーは試験でどう引っ掛けられる？
氏名を消す・粗くまとめるといった従来の匿名化は、他の情報と突き合わせると個人を特定されうる。こちらは「特定できない」ことを前提付きで証明できる代わりに、結果の正確さを必ず犠牲にする点が対価になる。
差分プライバシーと関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。