Presentations

※各年度の最新の発表から順に掲載しています。

Domestic (Japan)

2025

  1. 岡嶋 佳歩, 千田 浩司. 個人情報保護法準拠に資するPSI-CAと差分プライバシーの統合設計. 第111回コンピュータセキュリティ研究会. 2025年12月.​
  2. 伊藤 伸介, 出島 敬久. 外国人労働力が賃金に与える影響―在留資格と産業による差異―. 2025年度日本応用経済学会秋季大会. 2025年11月.
  3. 伊藤 伸介. 公的統計における合成データの作成に関する動向. コンピュータセキュリティシンポジウム2025. 2025年10月.
  4. 寺田 雅之. 組織横断での安全な統計情報の作成に向けた安全性要件について. コンピュータセキュリティシンポジウム2025. 2025年10月.
  5. 松本 一佐, 松井 秀俊, 寺田 雅之. 負のℓ2 正則化に基づく大規模スパースデータに対する差分プライバシーの適用. コンピュータセキュリティシンポジウム2025. 2025年10月.
  6. 伊藤 伸介, 出島 敬久, 古隅 弘樹, 村田 磨理子. 健康状態と所得が消費支出に与える影響―国民生活基礎調査ミクロデータを用いて―. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  7. 佐藤旭, 星野伸明. Ewens分布の周辺分布からのサンプリング. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  8. 加藤 駿典, 伊藤 伸介, 寺田 雅之, 松井 秀俊. 国勢調査を対象にした差分プライバシーの実用性に関する検討―Zero-Concentrated Differential Privacy(zCDP)に着目して―. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  9. 伊藤 伸介. 海外の公的大規模データに対するプライバシー保護技術の適用状況とわが国の動向. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  10. 寺田 雅之. プライバシー保護技術に関する情報分野と統計分野の連携をめぐって. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  11. 南 和宏. 高機能暗号と連携するSDC技術の体系化に向けて. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  12. 伊藤 伸介, 古隅 弘樹. 公的大規模データの統合的分析を指向したリンケージ技術の可能性. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  13. 寺田 雅之. 大規模高次元データに対する差分プライバシーの適用に向けて. 2025年度 統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  14. 千田 浩司. 組織間で互いにデータを秘匿したままSDCを適用するデータ分析の現状と課題. 2025年度統計関連学会連合大会. 2025年9月.
  15. 杉山 拓海, 南 和宏. Empirical Evaluation of Differentially Private Microdata Generated via Frequency Tables with Additive Laplace Noise . 第110回コンピュータセキュリティ・第60回セキュリティ心理学とトラスト合同研究発表会, 2025年7月.
  16. 菊池 陽, 南 和宏. 差分プライベータな合成データの安全性の攻撃ツールによる実証評価. 第110回コンピュータセキュリティ・第60回セキュリティ心理学とトラスト合同研究発表会, 2025年7月.

International

2025

  1. Takumasa Ishioka, Masayuki Terada. Utility of the Non-Negative Wavelet Mechanism with Zero-Concentrated Differential Privacy. The 20th International Workshop on Security (IWSEC 2025), Fukuoka, Japan, November, 2025.​
  2. Shinsuke Ito, Masayuki Terada, Shunsuke Kato, Hidetoshi Matsui. The Potential of Differential Privacy for Japanese Population Census Data. The 2025 UNECE Expert Meeting on Statistical Data Confidentiality, Barcelona, Spain, October, 2025.
  3. Hinata Kikuchi, Kazuhiro Minami. Differentially Private Synthetic Data as a Substitute for Anonymized Data (Poster). The 2025 UNECE Expert Meeting on Statistical Data Confidentiality, Barcelona, Spain, October, 2025.
  4. Shinsuke Ito, Masayuki Terada, Shunsuke Kato. The Usability of Perturbed Data Created based on Differential Privacy for Japanese Population Census – a Comparative Study. The 65th ISI World Statistics Congress 2025, The Hague, Netherlands, October, 2025.