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※最新の論文から順に掲載しています。

2026

  • Shinsuke Ito, Masayuki Terada, Shunsuke Kato, Hidetoshi Matsui, Kazuhiro Minami. Evaluating the Usability of Japanese Population Census Data Created Using Differential Privacy —An Approach Based on Ecological Regression—. Proceedings of the Privacy in Statistical Databases 2026 (PSD 2026). September 2026.
  • Chanh Minh Tran, Kazuhiro Minami. On Explainability of Data Utility Metrics on Machine Learning Performance and Vulnerability of k-Anonymization Algorithms.  Proceedings of the Privacy in Statistical Databases 2026 (PSD 2026). September 2026.
  • Hinata Kikuchi, Hajime Ono, Kazuhiro Minami. Patterns Without Source: A Meta-Analysis of PWS Cup 2025. Proceedings of the Privacy in Statistical Databases 2026 (PSD 2026). September 2026.
  • 落合 桂一, 寺田 雅之. 安全な組織間データ連携によるEnd-to-Endでのプライバシ保護垂直連合学習. 情報処理学会論文誌, 67(9), 1292-1301. 2026年9月.
  • Takao Murakami, Yuichi Sei, Reo Eriguchi. Fully Oblivious Differential Privacy for Frequency Estimation in the Augmented Shuffle Model with Trusted Processors. Proceedings of the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026), 1347-1366. August 2026.
  • Reo Eriguchi, Takao Murakami, Kazuma Ohara, Nuttapong Attrapadung. SilentNoise: Non-interactive Noise Generation for Differential Privacy with Malicious Security. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 23(4), 9614-9631. 2026.
  • 佐井 至道. ノイズを挿入した個票データのリスク評価 －実データへの適用における有効性と課題－. 岡山商科大学創立60周年記念論文集「社会科学の知と実践の環流」, 76-105. 2026年7月20日.
  • 伊藤 伸介. 海外での公的大規模データの利活用に関する展開方向とわが国における課題. 社会保障研究, 11(1), 68-83. 2026年6月26日.
  • 伊藤 伸介, 村田 磨理子, 滝澤 有美, 林田 実. 国勢調査と社会生活基本調査を用いたデータリンケージの取り組み状況について. 中央大学経済研究所 Discussion Paper, 425, 1-27, 2026年4月.

2025

  • 伊藤 伸介, 寺田 雅之, 加藤 駿典, 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－. 統計研究彙報, 83, 167-184, 2026年3月.
  • 古隅 弘樹, 伊藤 伸介. 国勢調査の個票情報を用いた世帯パネルデータ作成について. 統計研究彙報, 83, 185-200, 2026年3月.
  • 佐井 至道. 2値のキー変数に対する秘匿方法とリスク評価方法について. 岡山商大論叢, 61(2), 39-68, 2025年12月.
  • Takumasa Ishioka, Masayuki Terada. Utility of the Non-negative Wavelet Mechanism with Zero-Concentrated Differential Privacy. In Proc. of the 20th International Workshop on Security (IWSEC2025), November 2025.​