差分プライバシーやプライバシー保護機械学習を学ぶ本は、知りたい技術に合う一冊をどう選ぶか迷いますよね。
Pythonのコード例を掲載した本もあり、コードを参照しながら読み進めたいときの候補になります。
今回は、差分プライバシーとプライバシー保護機械学習に関する書籍を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主なテーマ | 刊行形態 | 参考価格（2026-10-11時点） |
|---|---|---|---|
 データ解析におけるプライバシー保護 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) | 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 | — | 499円 |
 Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習 | 連合学習、プライバシー保護を目的とする機械学習、コンピュータビジョン・自然言語処理・推薦システムへの応用 | 単行本 | 4,730円 |
 機械学習のためのプライバシー保護 | 差分プライバシー、圧縮プライバシー、k-匿名化、局所差分プライバシー、合成データ生成 | 単行本 | 5,170円 |
| Differential Privacy: From Theory to Practice | ε-差分プライバシー、ヒストグラム公開、差分プライバシーによる最適化、分類・回帰・クラスタリング、スパースベクトル技法 | eBook（PDF） | — |
| Privacy-preserving Computing: for Big Data Analytics and AI | 差分プライバシー、信頼実行環境、連合学習、秘密分散、準同型暗号、秘匿転送 | ハードカバー | — |
| Differential Privacy | 差分プライバシー、統計的ノイズ、2020年国勢調査での利用例、k-匿名性 | ペーパーバック | — |
データ解析におけるプライバシー保護 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
データ解析の実務でプライバシー保護技術を学び、機械学習との関係も知りたい人には、『データ解析におけるプライバシー保護 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)』がおすすめです。
本書では仮名化／匿名化、差分プライバシー、秘密計算を扱い、第9章では差分プライバシーと機械学習にも触れています。
Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習
各データ所有者が学習データを秘匿したまま協力する機械学習の仕組みを学びたい人には、『Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習』がおすすめです。
第8章では、コンピュータビジョン、自然言語処理、推薦システムでの連合学習も取り上げています。
機械学習のためのプライバシー保護
機械学習でデータのプライバシー保護とモデルの有用性を両立させる方法を学びたい人には、『機械学習のためのプライバシー保護』がおすすめです。
差分プライバシー、圧縮プライバシー、k-匿名化のほか、Pythonのコード例も載っています。
第2部では、局所差分プライバシーと合成データ生成も扱っています。
Differential Privacy: From Theory to Practice
差分プライバシーの考え方から機械学習への応用まで学びたい人には、『Differential Privacy: From Theory to Practice』がおすすめです。
ε-差分プライバシーの入門に加え、ヒストグラム公開、差分プライバシーによる最適化、分類・回帰・クラスタリングも扱っています。
こちらはPDF形式のeBookです。
Privacy-preserving Computing: for Big Data Analytics and AI
ビッグデータ分析やAIで使うプライバシー保護計算を学びたい学生・研究者・実務者には、『Privacy-preserving Computing: for Big Data Analytics and AI』がおすすめです。
差分プライバシー、信頼実行環境、連合学習のほか、秘密分散、準同型暗号、秘匿転送も扱い、統計・データベースクエリ・機械学習への応用にも触れています。
こちらはハードカバー版です。
Differential Privacy
差分プライバシーの仕組みや利用例を学びたい人には、『Differential Privacy』がおすすめです。
データ利用時に統計的ノイズを加えて個人データを保護する仕組みを学べて、2020年の米国国勢調査での利用例や、k-匿名性などのデータ保護手法も紹介されています。
こちらはペーパーバック版です。
学びたい内容から選ぶ
- 仮名化・匿名化や秘密計算も含めて学びたい人
- 学習データを秘匿したまま協力する連合学習を学びたい人
- Pythonのコード例とともに、局所差分プライバシーや合成データ生成も学びたい人
- ε-差分プライバシーや分類・回帰・クラスタリングへの応用を学びたい人
- 統計やデータベースクエリへのプライバシー保護計算の応用も学びたい人
- 統計的ノイズの仕組みや2020年の米国国勢調査での利用例を知りたい人
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