元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。イノベーションとプライバシーは車の両輪だと考えています。月、オンラインのユーザーの安全を確保するための私たちの取り組みについてブログでお知らせしました。)などの先進的なプライバシー技術に言及しておりました。プライバシーの日です。プロダクトに差分プライバシー技術を適用し、この技術を世界のデベロッパーや企業に広めていこうという新しい取り組みをここに詳しく紹介させていただきます。この取り組みにより、個人情報を確実に保護しつつ、データや知見に広くアクセスできるようになります。アシスタントなどのプロダクトに日々活用されています。レポート(英語)を公開しました。差分プライバシーを使っているこのレポートは、世界の公衆衛生当局、エコノミスト、政策立案者がコミュニティにとって重要な決定をする際に活用していますが、いかなる時点においても、個人を特定できる情報は利用できないことが保証されています。今年中に差分プライバシーの手法を用いたアプリの新たな指標やベンチマークをデベロッパー向けに提供する予定です。ユーザーあたりの収益など、アプリがどのくらいユーザーを惹きつけているかを表す指標に簡単にアクセスできるようになります。このようなアプリの新たな指標に差分プライバシーを加えることで、デベロッパーに有用な知見を提供し、アプリの改善に役立ててもらうことができます。その一方で、ユーザーのプライバシーやデベロッパーの機密性が損なわれることはありません。今後は、差分プライバシーを使った指標を増やすことを計画しています。プロダクトにおけるプライバシー保護技術は進化を続けていますが、デベロッパーがこの技術を利用できるようにすることも重要です。ライブラリをオープンソース化し、世界中のデベロッパーが自由にアクセスして簡単にデプロイして活用できるようになりました。アルゴリズムを利用して、プライバシーが保護される方法で責任をもってデータを使い、新しい問題の解決に取り組んでいます。差分プライバシーによって複数の部門にまたがる病院のデータを安全な方法で収集、照会、分析できるようになり、それを活用して人工知能で医療業界に革命を起こすというミッションを掲げています。新たなパートナーシップを結びましたのでお知らせします。デベロッパー専用のバージョンを開発する予定です。差分プライバシー対応インフラストラクチャと同じ仕組みを活用することで、ワールドクラスのプライバシーを備えた他にはない新しい方法でデータを扱うことができます。ライブラリをさらに簡単に使えるようにする作業も継続します。クエリ言語拡張機能をオープンソース化しました。アナリストがこのようなクエリを活用すれば、ビジネスに関する知見を得たりプロダクトのトレンドを確認したりできます。サイエンティストが個人のプライバシーを保護および尊重しつつ、強力な洞察を得られるようにするための一歩です。Privacy(GitHub)をローンチしました。使ってより安全なプライバシーを保証し、機械学習の水準を高めることができます。両方をサポートしました。ウォータールー大学の研究者と連携してパフォーマンスを向上させています。倍以上高速になりました。プライバシーを考慮した機械学習のトレーニングはコストが高くなってしまい、現実的ではない可能性があることがわかっています。そこで、機械学習モデルはどの程度プライベートなのかを理解するための調査を開始し、昨年、それに役立つ仮想攻撃ライブラリをオープンソース化しました。このライブラリを使うと、機械学習モデルの全体的なプライバシーの保護状況を確認できます。その後は、プリンストン大学やシンガポール国立大学の研究者と連携。モデルをテストする新機能を追加しています。先日、スタンフォード大学医学部の研究者がこの機能をいくつかのモデルで試しました。そのテストから、モデルの中でのプライバシーに関する動作が明らかになりました。その中には、それ以前はできなかったことも含まれています。差分プライバシーと堅牢性のトレードオフに関する新しい研究を発表しました。つの特性である、プライバシーと安全性に関わることです。高度なプライバシー保護を行う取り組みに投資をしております。私たちは、世界中のあらゆる人がトップレベルなプライバシー保護を享受すべきだと強く確信しています。そのためにさまざまな組織と協力してそのミッションを果たしてまいります。元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。イノベーションとプライバシーは車の両輪だと考えています。月、オンラインのユーザーの安全を確保するための私たちの取り組みについてブログでお知らせしました。)などの先進的なプライバシー技術に言及しておりました。プライバシーの日です。プロダクトに差分プライバシー技術を適用し、この技術を世界のデベロッパーや企業に広めていこうという新しい取り組みをここに詳しく紹介させていただきます。この取り組みにより、個人情報を確実に保護しつつ、データや知見に広くアクセスできるようになります。アシスタントなどのプロダクトに日々活用されています。レポート(英語)を公開しました。差分プライバシーを使っているこのレポートは、世界の公衆衛生当局、エコノミスト、政策立案者がコミュニティにとって重要な決定をする際に活用していますが、いかなる時点においても、個人を特定できる情報は利用できないことが保証されています。今年中に差分プライバシーの手法を用いたアプリの新たな指標やベンチマークをデベロッパー向けに提供する予定です。ユーザーあたりの収益など、アプリがどのくらいユーザーを惹きつけているかを表す指標に簡単にアクセスできるようになります。このようなアプリの新たな指標に差分プライバシーを加えることで、デベロッパーに有用な知見を提供し、アプリの改善に役立ててもらうことができます。その一方で、ユーザーのプライバシーやデベロッパーの機密性が損なわれることはありません。今後は、差分プライバシーを使った指標を増やすことを計画しています。プロダクトにおけるプライバシー保護技術は進化を続けていますが、デベロッパーがこの技術を利用できるようにすることも重要です。ライブラリをオープンソース化し、世界中のデベロッパーが自由にアクセスして簡単にデプロイして活用できるようになりました。アルゴリズムを利用して、プライバシーが保護される方法で責任をもってデータを使い、新しい問題の解決に取り組んでいます。差分プライバシーによって複数の部門にまたがる病院のデータを安全な方法で収集、照会、分析できるようになり、それを活用して人工知能で医療業界に革命を起こすというミッションを掲げています。新たなパートナーシップを結びましたのでお知らせします。デベロッパー専用のバージョンを開発する予定です。差分プライバシー対応インフラストラクチャと同じ仕組みを活用することで、ワールドクラスのプライバシーを備えた他にはない新しい方法でデータを扱うことができます。ライブラリをさらに簡単に使えるようにする作業も継続します。クエリ言語拡張機能をオープンソース化しました。アナリストがこのようなクエリを活用すれば、ビジネスに関する知見を得たりプロダクトのトレンドを確認したりできます。サイエンティストが個人のプライバシーを保護および尊重しつつ、強力な洞察を得られるようにするための一歩です。Privacy(GitHub)をローンチしました。使ってより安全なプライバシーを保証し、機械学習の水準を高めることができます。両方をサポートしました。ウォータールー大学の研究者と連携してパフォーマンスを向上させています。倍以上高速になりました。プライバシーを考慮した機械学習のトレーニングはコストが高くなってしまい、現実的ではない可能性があることがわかっています。そこで、機械学習モデルはどの程度プライベートなのかを理解するための調査を開始し、昨年、それに役立つ仮想攻撃ライブラリをオープンソース化しました。このライブラリを使うと、機械学習モデルの全体的なプライバシーの保護状況を確認できます。その後は、プリンストン大学やシンガポール国立大学の研究者と連携。モデルをテストする新機能を追加しています。先日、スタンフォード大学医学部の研究者がこの機能をいくつかのモデルで試しました。そのテストから、モデルの中でのプライバシーに関する動作が明らかになりました。その中には、それ以前はできなかったことも含まれています。差分プライバシーと堅牢性のトレードオフに関する新しい研究を発表しました。つの特性である、プライバシーと安全性に関わることです。高度なプライバシー保護を行う取り組みに投資をしております。私たちは、世界中のあらゆる人がトップレベルなプライバシー保護を享受すべきだと強く確信しています。そのためにさまざまな組織と協力してそのミッションを果たしてまいります。@googledevjp"プロダクトに関するご意見はプロダクトフォーラムにお願いします"GooglePrivacyTerms。