秘密計算を使った機械学習の本は、方式や応用のどこから学ぶか迷いますよね。
秘密計算の方式ごとの解説や、機械学習・データ解析への応用を扱う本があります。
今回は、秘密計算とプライバシー保護データ解析を学べる3冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 扱うテーマ | 参考価格 |
|---|---|---|
 データ解析におけるプライバシー保護 | 仮名化・匿名化、差分プライバシー、秘密計算。差分プライバシーと機械学習の章を収録。 | 3,300円（2026-11-03時点） |
 暗号理論による秘密計算からプライバシー保護データ解析へ | 準同型暗号・秘匿回路・秘密分散による秘密計算と、プライバシー保護データ解析。 | 2,420円（2026-11-03時点） |
 Homomorphic Encryption for Data Science (HE4DS) | FHEを使うプライバシー保護データサイエンス。プライバシー保護機械学習、ニューラルネットワーク、多項式近似、データパッキングを扱う。 | 11,712円（2026-11-03時点） |
データ解析におけるプライバシー保護
秘密計算を使った機械学習に加えて、プライバシー保護の考え方を幅広く学びたい人には、『データ解析におけるプライバシー保護』がおすすめです。仮名化・匿名化や差分プライバシー、秘密計算を統計学・データ工学・暗号理論の観点から扱い、差分プライバシーと機械学習の章も収録しています。秘密計算については、定式化と安全性を扱ったうえで、準同型暗号・秘匿回路・秘密分散による方式をそれぞれ取り上げています。
電子書籍もありますが、紙の本と価格が異なる場合があり、書店によって価格・配信日・取り扱い状況も異なります。
暗号理論による秘密計算からプライバシー保護データ解析へ
秘密計算を支える複数の方式を学び、プライバシー保護データ解析への応用まで知りたい人には、『暗号理論による秘密計算からプライバシー保護データ解析へ』がおすすめです。準同型暗号・秘匿回路・秘密分散による秘密計算を取り上げ、要素技術から応用まで解説しています。難易度は中級です。初学者にも全体像をつかみやすいよう配慮されていて、基礎の概要から実用的なプライバシー保護データ解析に向けた内容まで収録しています。
Homomorphic Encryption for Data Science (HE4DS)
FHEをプライバシー保護データサイエンスの応用に活用したい開発者には、『Homomorphic Encryption for Data Science (HE4DS)』がおすすめです。アプリケーション開発に必要なFHEの基礎知識を扱い、プライバシー保護機械学習とニューラルネットワークの事例も収録しています。プライベートデータやモデルを扱う予定のデータサイエンティストも対象読者です。FHEアプリケーションで使う多項式近似や、tile tensorsに基づくデータパッキング方式も取り上げています。例題と演習問題も収録しています。
学びたい内容に合わせた選び方
- 差分プライバシーと機械学習に加え、仮名化・匿名化や秘密計算も学びたい人
- 複数の秘密計算方式と、プライバシー保護データ解析への応用を中級レベルで学びたい人
- FHEを使ったプライバシー保護データサイエンスの応用を学びたい開発者や、プライベートデータ・モデルを扱う予定のデータサイエンティスト
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