Appleの新しい機械学習ジャーナルのエントリは差分プライバシーを取り上げている

アップルは水曜日、同社の機械学習ジャーナルを通じて新たな論文を発表した。今回は差分プライバシー、つまり顧客の身元を隠しながらビッグデータを収集するために同社が採用している技術を取り上げている。

論文によると、Appleは中央集権型ではなく「ローカル」な差分プライバシーを採用している。これは、データがアップロードされる前にユーザーのデバイス上で「ノイズ」を生成することを意味し、完全に正確な情報が同社のサーバーを通過することはない。

Apple によると、「多くの人がデータを提出すると、追加されたノイズが平均化され、意味のある情報が浮かび上がる」とのこと。

同社はまた、この技術のオプトイン性や、情報がアップロードされるとIPアドレスや記録間のリンクが自動的に削除されるなどの安全対策を宣伝している。

「現時点では、例えば絵文字の記録とSafariのウェブドメインの記録が同じユーザーからのものかどうかを区別することはできません」と論文は続けている。「これらの記録は統計情報を計算するために処理されます。そして、この集計統計情報はApple社内の関連チームと共有されます。」

差分プライバシーの使用例には、人気の絵文字の発見、リソースを大量に消費する Web サイトの特定、略語、俗語、流行語、外来語の学習によるキーボードの自動修正機能の向上などが含まれると言われています。

この技術は時折物議を醸しており、特に最近の調査では、Appleのアプローチでは依然として特定のデータが過剰に収集されていると指摘されています。Appleは、その方法論と結論に異議を唱えました。