論文の概要: A Comprehensive Guide to Differential Privacy: From Theory to User Expectations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03294v2
- Date: Thu, 11 Sep 2025 13:12:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 13:52:32.843958
- Title: A Comprehensive Guide to Differential Privacy: From Theory to User Expectations
- Title（参考訳）: 差別的プライバシに関する総合的なガイド:理論からユーザ期待へ
- Authors: Napsu Karmitsa, Antti Airola, Tapio Pahikkala, Tinja Pitkämäki,
- Abstract要約: 微分プライバシー(DP)は、プライバシのリスクを軽減するための、数学的に基本的な原則として登場した。
本総説では, DPの理論的基礎, 実践的メカニズム, 実世界の応用について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.769971486557519
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The increasing availability of personal data has enabled significant advances in fields such as machine learning, healthcare, and cybersecurity. However, this data abundance also raises serious privacy concerns, especially in light of powerful re-identification attacks and growing legal and ethical demands for responsible data use. Differential privacy (DP) has emerged as a principled, mathematically grounded framework for mitigating these risks. This review provides a comprehensive survey of DP, covering its theoretical foundations, practical mechanisms, and real-world applications. It explores key algorithmic tools and domain-specific challenges - particularly in privacy-preserving machine learning and synthetic data generation. The report also highlights usability issues and the need for improved communication and transparency in DP systems. Overall, the goal is to support informed adoption of DP by researchers and practitioners navigating the evolving landscape of data privacy.
- Abstract（参考訳）: 個人データの可用性の向上により、マシンラーニングやヘルスケア、サイバーセキュリティといった分野での大幅な進歩を実現している。
しかし、このデータ豊富さは、特に強力な再識別攻撃や、責任あるデータ使用に対する法的および倫理的要求の増加を踏まえて、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こす。
差分プライバシー(DP)は、これらのリスクを緩和するための原理的、数学的に基礎付けられた枠組みとして登場した。
本総説では, DPの理論的基礎, 実践的メカニズム, 実世界の応用について概説する。
特にプライバシ保護機械学習と合成データ生成において、重要なアルゴリズムツールとドメイン固有の課題について検討している。
レポートはまた、DPシステムにおけるユーザビリティの問題と、コミュニケーションと透明性の改善の必要性を強調している。
全体としての目標は、データプライバシの進化する展望をナビゲートする研究者や実践者による、DPのインフォームド採用を支援することだ。
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