差分プライベート統合を用いた分散データからの線形回帰

抄録

症例数の少ない医療データ解析などの分野では，複数組織にまたがる情報共有によって解析精度を高めることが重要と考えられる．しかし，個人情報保護の観点から，組織間でデータや統計量を直接共有することはできない．本発表では，線形回帰結果を差分プライバシをみたすように共有し，それを統合することでプライバシの問題を回避しつつ学習を行う手法を提案する．また，提案手法の汎化誤差に関する理論的なバウンドを紹介する．