差分プライバシーとは，似ている入力データ組の識別困難性に基づくプライバシーの尺度である．差分プライバシー分析においては通例，データ間の距離があらかじめ与えた閾値を超えないものを「似ている」データとしており，大きく離れたデータ組に対しての識別困難性が考慮されていない．こうした問題は静的データに対する差分プライバシーの研究において指摘されており，これを解決するために，入力データの事前分布を考慮したベイジアン差分プライバシーが考案されている．本研究ではこれを動的システムに対して導入し，離れた入力データ組に対してもプライバシー保証を与える．また，プライバシー水準と出力データの情報有益性のトレードオフに着目し，プライバシー水準を満たすような最適な雑音を陽な形で導出する．
個人情報を含むデータ通信を行う産業全般．たとえば，電力ネットワークやデータベンダーなど
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| 杉浦玄宜 | 数理工学専攻 | 制御システム論 | 修士1回生 |
| 加嶋健司 | 数理工学専攻 | 制御システム論 | 准教授 |