Scribble at 2025-04-10 12:51:28 Last modified: unmodified
Differential privacy (DP) is an increasingly popular, though controversial, approach to protecting personal data. DP protects confidential data by introducing carefully calibrated random numbers, called statistical noise, when the data is used. Google, Apple, and Microsoft have all integrated the technology into their software, and the US Census Bureau used DP to protect data collected in the 2020 census. In this book, Simson Garfinkel presents the underlying ideas of DP, and helps explain why DP is needed in today's information-rich environment, why it was used as the privacy protection mechanism for the 2020 census, and why it is so controversial in some communities.
これまでに何冊かのタイトルが翻訳されている MIT の "The MIT Press Essential Knowledge series" から、僕にとっては待望と言ってもいい差分プライバシーの解説書が出たようだ。オープン・アクセスなので PDF は無料で読めるのだが、Creative Commons の ND (noderivatives) が適用されているので、当サイトで翻訳を公表するというわけにはいかない。日本では日本評論社が翻訳を出しているようだから、期待してもいいのだろう。
ちなみに、このシリーズで他に出ている翻訳には、200ページにも満たない分量の概説書に2,000円を超える値段設定はどうなのかという意見がある。このところ翻訳書の値段がどんどん上がってきているため、そういう感想が増えるのは仕方のないところだが、日本のインチキなライターや IT コンサルが書き殴るような本が2,000円を越えてきているし、そもそも更に分量が少ない（そして内容が優れていたり濃密であるとも限らない）文庫や新書が1,500円を越えてきているのだから、あるていどは出版業界のトレンドでもあろう。ただまぁ、その値段で販売しておいて、翻訳は AI に流し込みとかだと困るんだけど。