セミナー概要
タイトル： ハンズオンで学ぶプライバシー保護技術入門
日時： 2022年11月19日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）
会場： オンライン(Zoom)
概要：機械学習技術の進展に伴い、アルゴリズムだけでなく学習に用いるデータが企業の競争力の源泉となっています。このデータの多くは個人に関するものであるため、近年のプライバシー意識の高まりや法規制の強化などにより、プライバシー保護が企業戦略において重要となっています。
そこで本講義では、プライバシーの基本を学びつつ、主要なプライバシー保護技術(Privacy Tech)について学習します。主にプライバシーの非専門家である一般的な技術者やプライバシー保護技術の初学者向けを対象とし、プライバシーの概念を学びつつ、プライバシー保護技術の中で特に注目されている、匿名化技術、秘密計算、差分プライバシーを中心に技術の基本説明から簡単な動作確認をハンズオン形式で行います。企業等においてプライバシー保護技術の導入検討ができるよう技術のポイントを学習します。
（セミナー内容）
1. プライバシー保護技術の基本
プライバシーの権利、プライバシー保護技術の概要、個人情報保護法の関わりなどについて説明します。
2. 主要なプライバシー保護技術の詳細とハンズオン
2-1. 匿名化技術
データから個人特定を困難にするk-匿名化技術などについて、基本を説明しつつ、SQLのDatabaseを用いた単純な匿名化処理やOSS(Open Source Software)の匿名化ツールを用いて、実際に匿名化処理やプライバシーリスクの計測などを行います。
2-2. 秘密計算
データを秘匿したまま処理できる秘密計算技術について、基本を説明しつつ、実際のアプリケーションを想定してOSSの秘密計算ライブラリを動作させます。なお、秘密計算は、秘匿計算やMulti-Party Computationとも呼ばれます。
2-3. 差分プライバシー
データに乱数を加えることでデータからのプライバシー侵害を困難にする指標・技術である差分プライバシーについて、基本を説明しつつ、実際にOSSライブラリを動作させます。
ハンズオンは、ご自身のPCや、Google Colabを用いたり、パブリッククラウドの無料枠（無料ではありますが、有効なクレジットカードが必要です）を用います。OSSのダウンロード手順や、パブリッククラウドの無料登録の手順などは事前にご連絡します。
また、本講義を受講される際、初歩的なPythonの文法やSQLの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします。
講師：竹之内隆夫（プライバシーエバンジェリスト）
電機メーカーやITネット関連サービス企業の研究開発組織にて、現在に至る十数年間、セキュリティ・プライバシー技術の研究開発・事業開発に従事。プライバシー技術の実用化には法制度等の整備も必要と考え、講演や記事執筆、法学者との連携、業界団体設立など、社会実装に向けて精力的に活動。電気通信大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)。グロービス経営大学院大学修了、経営学修士。
主な著書・記事：
「6ステップでマスターする機械学習: Pythonによる丁寧な実践ハンズオン」 (分担翻訳、共立出版、2022)
「ソフトウェア品質知識体系ガイド （第3版） －SQuBOK Guide V3－」 (分担執筆、オーム社、2020）
「「秘密計算」大解説」 (記事執筆、日経クロステック、2019)
定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。
受講料：39,000円（消費税込み）
参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/
※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。
主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム
お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください