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Personalized Privacy-Preserving Framework for Cross-Silo Federated Learning

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田中専務

拓海先生、最近部下から「連合学習を使えばうちのデータを出さずにAIが作れる」と聞きまして、しかし本当に安全で現場にも使えるのか不安です。要は投資対効果が見えないのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えますよ。今回の研究は、企業間でデータを出さずに学ぶ仕組みを、より安全で個別に使えるようにしたものです。要点を3つで説明しますね。まずプライバシー、次に非同次データ（non-IID）への対応、最後に実務での適用性です。

田中専務

なるほど、まずプライバシーですが、中央のサーバーが悪意を持つとデータが復元されるって聞きました。それを防ぐ方法があるのですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は差分プライバシー（Differential Privacy, DP）を使った合成データ生成で直接的なデータ共有を避け、サーバー側が復元できないようにしています。身近な例で言えば、本物の図面を送る代わりに、特定の特徴だけを模した

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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