プライバシー強化コンピュテーション(Privacy-Enhancing Computation)とは、個人情報やプライバシーを保護しつつ、データの処理や分析を行うための技術や手法を指します。
1つの主要な目的は、個人の識別情報や機密性の高いデータをできるだけ露呈させずに、データの価値を最大限引き出すことです。これにより、プライバシーと利用価値のバランスを取ることが可能となります。
具体的な技術としては以下のようなものが含まれます:
- 秘密計算(Secure Multi-Party Computation) - 複数の参加者が協力して計算を行い、中間結果や個人データを相互に暴露することなく最終的な結果を得る手法。
- 差分プライバシー(Differential Privacy) - 統計データの公開や解析を行う際に、個人の特定が困難になるよう制御する手法。
- ホモモーフィック暗号(Homomorphic Encryption) - 暗号化されたデータのまま計算を実行できる暗号技術。
- 匿名化(Anonymization) - 個人を特定できない形にデータを加工する手法。
