秘密分散法
秘密情報を複数の断片に分割し、単体では復元不可能な状態で安全に保管・転送する暗号技術です。AI分野では、機密性の高い訓練データやモデルのプライバシー保護手法として活用されています。
プライバシーのAI用語一覧
28件プライバシーに関するAI用語を28件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
暗号化
暗号化とは、データを特定のルールに基づいて第三者には解読できない形式（暗号文）に変換する技術です。AIの分野では、学習データの漏洩防止やプライバシー保護、セキュアなモデル共有において極めて重要な役割を果たします。復号鍵を持つ正規の受信者のみが元のデータに戻すことができるため、データの機密性を確保できます。
TEE
TEE（Trusted Execution Environment）とは、プロセッサ内に作られる保護領域で、データを安全に処理する技術です。メインOSや管理者権限から隔離された環境でプログラムを実行するため、外部からの攻撃やデータ漏洩を防ぎます。AI分野では、医療データなどの機密情報を保持したまま学習や推論を行う機密コンピューティングの基盤として重要視されています。
機密データ
AIモデルの学習や運用において外部への漏洩が許されない、個人情報や知的財産、企業の機密情報などの総称。AIの利用拡大に伴い、モデルへの入力や学習データに機密データが含まれることによる情報漏洩リスクへの対策が重要視されており、データ匿名化や安全な実行環境の整備が必要です。
個人情報
個人情報とは、生存する個人に関する情報であり、氏名や生年月日などの記述により特定の個人を識別できるものを指します。AI分野では機械学習の学習データや生成AIへの入力データとして扱われる際、プライバシー保護や法令遵守の観点から厳重な管理が求められます。
データ匿名化
データ匿名化とは、個人を特定できる情報を削除または加工し、元の個人が分からない状態にする処理です。AIの学習データ作成やビッグデータ分析において、プライバシーを保護しながら安全にデータを活用するために不可欠な技術となっています。
CCPA
CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）は、米国のカリフォルニア州住民に自身の個人情報の収集状況の確認や削除、販売拒否の権利を認める州法です。AIの開発や運用において大量のデータを扱う企業にとっても遵守が不可欠な法規制となっています。
秘密計算
秘密計算とは、データを暗号化したままの状態で計算処理を行う最先端の暗号技術です。AIの学習や分析において、機密情報を一切復号することなく安全に処理できるため、プライバシー保護とデータ活用の両立を可能にする技術として注目されています。
連合学習
連合学習は、データを中央のサーバーに集めずに、スマートフォンやエッジデバイスなどの各端末上で分散して機械学習モデルを訓練するプライバシー保護技術です。データプライバシーを保ちながらAIの精度を向上させることができます。
メンバーシップ推論攻撃
メンバーシップ推論攻撃は、機械学習モデルの出力結果などから、特定のデータがそのモデルの訓練データとして使われたかどうかを識別するプライバシー侵害手法です。AIモデルの記憶特性を突く攻撃としてセキュリティ分野で警戒されています。
完全準同態暗号
完全準同態暗号は、データを暗号化したまま任意の計算処理を行える次世代の暗号技術です。復号することなくAIによる推論やデータ分析ができるため、クラウド上でのプライバシー保護とセキュリティを劇的に向上させる技術として注目されています。
フェデレーテッドラーニング
フェデレーテッドラーニングとは、スマートフォンやIoT機器などの端末側でデータを分散して学習を行い、生データではなくモデルの更新情報だけを集約して全体の機械学習モデルを構築するプライバシー保護型の技術です。
データ仮名化
データ仮名化とは、個人情報の識別子を置き換えることで、直接個人が特定できないようにする技術です。AIの学習やデータ分析において、プライバシー保護とデータ活用の両立を図るための重要な手法として広く採用されています。
準同型暗号
準同型暗号は、データを暗号化したままの状態で計算処理を行える次世代の暗号技術です。復号することなく統計処理や機械学習の推論を行えるため、クラウドサービスにおけるデータ漏洩リスクを根本から防ぐプライバシー保護技術として注目を集めています。
暗号アルゴリズム
データの保護や改ざん防止を目的として、情報を解読不能な形式へ変換し復元するための計算手順です。AI分野では学習データのプライバシー保護やモデルの機密性維持、秘密計算技術の実装において不可欠な基盤技術となっています。
サードパーティクッキー
サードパーティクッキーとは、ユーザーが直接訪問しているウェブサイト以外のドメインによって発行・保存されるクッキーのことです。主にユーザーの閲覧履歴や行動データを追跡し、パーソナライズ広告やデータ分析に利用されてきましたが、プライバシー保護の観点から廃止が進んでいます。
匿名化技術
匿名化技術とは、AIの学習やデータ分析において個人情報から特定の個人を識別できないように加工する技術です。プライバシーを保護しながら安全にデータを活用するために不可欠であり、差分プライバシーやk-匿名化などの手法が用いられます。
プライバシー・サンドボックス
Privacy Sandboxは、ユーザーのプライバシーを保護しつつデジタル広告の利便性を維持することを目指す、Google主導のオープンな取り組みです。サードパーティクッキーに依存しない代替技術の開発と実装を進めています。
パーソナライズ広告
パーソナライズ広告とは、ユーザーの検索履歴や購買履歴、興味関心などのデータを機械学習を用いて分析し、一人ひとりに最適化された広告を表示する手法です。高い広告効果が期待できる一方、プライバシー保護の観点から規制やCookieレス化への対応が進められています。
メンバシップ推論攻撃
メンバシップ推論攻撃とは、攻撃者が特定のデータが機械学習モデルの学習データに含まれていたかどうかを判定するセキュリティ上の脅威です。モデルの出力確率や挙動の違いを分析することで、プライバシー性の高い個人情報や機密データが学習に利用されたかを推測します。AIのプライバシー保護対策における重要な検証対象です。
データブローカー
データブローカーとは、個人情報をはじめとする各種データを収集・集約し、本人に無断または不透明な形で企業や組織へ販売・提供する事業者のことです。AIの学習データ需要の高まりとともに、その動向がプライバシー保護の観点から厳しく監視されています。
FLoC
FLoCとは、Googleが提案した個人情報を保護しながらユーザーをグループ化してターゲティング広告を配信する技術です。個別の閲覧履歴の追跡を避けるため、類似した興味関心を持つユーザーのコホートに分類し、ブラウザ側で学習を行う仕組みが特徴です。
プライバシーサンドボックス
プライバシーサンドボックスは、Googleが主導する、ユーザーのプライバシーを保護しながら効果的なデジタル広告やWebサービスを継続するためのオープンソースイニシアチブです。従来のサードパーティCookieの廃止に伴い、個人の行動追跡を排除しつつ、ブラウザ側でプライバシーに配慮した新しいAPI群を実装することで、広告配信や測定などの代替手段を提供します。
再識別技術
再識別技術とは、異なるカメラ映像や異なる時点の間で、同一人物や同一物体を追跡・特定するためのコンピュータビジョン技術です。防犯カメラの追跡やマーケティングで活用される一方、プライバシー侵害のリスクも指摘されています。