データプライバシー

匿名化とは、個人のプライバシーを保護するためにデータから個人識別子を削除するプロセスです。

クライアントプライバシーバジェットは、AIのトレーニングと展開中にユーザーデータのプライバシーを管理するためのフレームワークです。

Client-Side Learning involves processing and learning from data directly on a user's device.

データの匿名化は、プライバシーを保護しながらデータの有用性を維持するために、個人情報を削除または変更するプロセスです。

データブローカーは、さまざまな情報源から個人データを収集、分析、販売します。

データミニマリズムは、意思決定や分析に必要な最小限のデータだけを収集・利用する実践です。

データの難読化は、機密情報を理解しにくくしたり解釈しにくくしたりすることで保護するための技術です。

データプライバシーとは、個人情報を不正アクセスや悪用から管理・保護することを指します。

データ保持は、時間の経過とともにデータを保存・管理するポリシーや実践を指します。

匿名化とは、データセットから個人情報を削除または隠すプロセスです。

差分プライバシーは、データ分析を可能にしながら個人データのプライバシーを保証する数学的枠組みです。

デジタルフィンガープリンティングは、ユニークなデバイスの特性に基づいてデバイスを識別し追跡するための技術です。

エクスポージャーメトリック（exposure metric）は、AIモデルが敏感なデータやユーザープライバシーに与えるリスクや潜在的影響を定量化します。

フェデレーテッドアベレージングは、データを共有せずにさまざまなデバイスからのモデル更新を集約する分散型機械学習技術です。

連合平均アルゴリズムは、原データを共有せずに分散型デバイス間で機械学習モデルを訓練する方法です。

フェデレーテッドヘルスケアAIは、敏感なデータを共有することなく、複数の医療機関間で協力的な機械学習を可能にします。

フェデレーテッドラーニングは、生データを共有することなく、分散されたデバイス間でアルゴリズムを訓練する機械学習のアプローチです。

K-匿名性は、個人がデータセット内で再識別されないことを保証するプライバシー保護技術です。

L-Diversityは、データセット内の敏感な属性の多様性を確保することで、機密情報を保護するデータプライバシー技術です。

ローカル感度は、入力のわずかな変化が関数の出力にどのように影響するかを測定し、しばしばデータプライバシーに利用されます。

モデルインversionは、機械学習モデルから機密データを抽出するために使用される技術です。

オンライントラッキングは、ユーザーがインターネットを閲覧している間にデータを収集・分析することです。

PII検出は、データ内の個人を特定できる情報を識別し保護します。

ユーザーデータを保護し、処理や分析中の機密性を維持するように設計されたAIシステム。

機密情報の削除は、公開前にテキストを編集して敏感な情報を除去するプロセスです。

複数の参加者が個々の貢献を明らかにせずに集約されたデータを計算できる方法。

セキュアマルチパーティ計算は、各参加者が入力を秘密に保ちながら共同でデータを計算できるようにします。

スプリットラーニングは、複数の当事者間でトレーニングプロセスを分割する協調型の機械学習アプローチです。