プライバシー保護ML

プライバシー保護MLとは、機械学習のモデル構築や予測処理において、個人情報や機密データが外部に漏洩しないように設計された手法やフレームワークの総称です。データ所有者は元データを直接提供せずに、学習に必要な統計情報や勾配だけを共有します。その結果、データ活用の価値を維持しつつ、プライバシー侵害のリスクを大幅に低減できます。近年は法規制の強化や社会的関心の高まりに伴い、実務での導入が急速に進んでいます。