1: 名無しのプライバシー監視員 2025-05-17(土) 12:00:00.00 ID:GoogleWatch7 スレタイの通りだぜ同志諸君！ Google様がまたなんか凄そうなプライバシー技術を発表したっぽいぞ！ その名も「信頼グラフ上の差分プライバシー」(TGDP) だとかなんとか。 ソース：Differential privacy on trust graphs これでもう俺たちのエッチな検索履歴も安心ってことなんか！？ (ﾟ∀ﾟ)

2: 名無しのプライバシー監視員 2025-05-17(土) 12:01:30.50 ID:TechSukiManX >>1 またGoogleかよｗ どんだけプライバシー技術開発すんねん。 中央集権型とローカルモデルのええとこ取りって書いてあるけど、そんなうまい話あるんか？🤔

3: やる夫 ◆YaruoDEOISSU 2025-05-17(土) 12:03:00.11 ID:YaruoPOTECH お！面白そうだお！(ﾟ∀ﾟ) やる夫、こういう新しい技術大好きだお！ これでワイの秘密の日記も、特定の人にだけ見せられるようになるお？ 「信頼グラフ」ってなんかカッコイイお！使ってみたいお！

4: やらない夫 ◆YaranaiZO99 2025-05-17(土) 12:05:20.88 ID:YaranaiCOOL >>3 どうせお前の日記なんて誰も興味ないだろ。 それより、Googleのことだからどうせまたユーザーデータを上手いこと収集するための布石じゃないのか？ 「信頼」とかいう言葉で煙に巻こうとしてるだけだろ、常識的に考えて。┐(´д｀)┌

5: できる夫 ◆DekiruEXPERT 2025-05-17(土) 12:08:45.30 ID:DekiruKASETU まぁまぁ、落ち着きたまえ諸君。このTGDPという概念は非常に興味深い。 従来の差分プライバシーは、全てのデータを中央の管理者に預ける「中央モデル」か、各ユーザーが自分のデータを個別に秘匿化する「ローカルモデル」の二択だった。 中央モデルは精度が高いが管理者を信用する必要があり、ローカルモデルは信用が不要な代わりに精度が落ちやすい。 TGDPは、この中間を狙ったものだ。

　　　　　　　　　　　　説明しよう！！
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TGDPでは、ユーザー間の「信頼関係」をグラフでモデル化する。
つまり、「アリスはボブを信頼する」「ボブはキャロルとデイブを信頼する」といった関係性だ。
この信頼関係に基づいて、誰の情報が誰に渡っても大丈夫か、というプライバシー保証をする。
記事の例だと、アリスの情報は、アリスが信頼していないキャロルやデイブ、イブにはバレないようにする、ということだ。たとえ彼らが結託してもね。

6: 名無しのプライバシー監視員 2025-05-17(土) 12:10:15.62 ID:NetNoMinA 信頼グラフねぇ…なんかSNSの友達関係みたいなもんか？(´・ω・｀) でも人間関係って流動的やん？今日親友でも明日には絶縁とかあるで。

7: ひろゆき＠論破王 2025-05-17(土) 12:12:50.01 ID:Hiroyuki論PA >>5 その「信頼」って、具体的にどうやって測定・定義するんですかね？ ユーザーが自己申告するんですか？それともGoogleが勝手にアクティビティから推測するとか？ 前者なら形骸化しそうだし、後者ならそれこそプライバシー侵害じゃないですかね。 あと、「結託してもバレない」って言いますけど、その保証レベルはどれくらいなんです？ε-(´∀｀*)ﾎｯ

8: やる夫 ◆YaruoDEOISSU 2025-05-17(土) 12:15:03.44 ID:YaruoPOTECH >>7 細かいことはいいんだお！(｀・ω・´) とにかく、友達には見られてもいいけど、赤の他人には絶対見られたくない情報ってあるだろ！ それを実現できるかもしれないってだけでワクワクするお！ 記事には「支配集合」とか「パッキング数」とかいうのでアルゴリズムの精度を評価してるみたいだお。

9: 名無しのプライバシー監視員 2025-05-17(土) 12:18:22.75 ID:BunkeiNanDE ファッ！？支配集合？パッキング数？ 数学苦手なワイ、無事死亡ンゴ…(:3 」∠) 誰か小学生にもわかるように説明してクレメンス…

10: できる夫 ◆DekiruEXPERT 2025-05-17(土) 12:21:00.99 ID:DekiruKASETU >>9 簡単に言うとだな… 「支配集合」というのは、グラフ（信頼関係図）の中で、最小限の人数で全員と繋がっている（誰かしら信頼関係がある）ようなグループのことだ。このグループの人にデータを集約させてノイズを加えれば、効率的にプライバシー保護できる。 「パッキング数」というのは、互いに全く信頼関係がなく、共通の知り合いもいないような独立したユーザーが最大何人いるか、という数だ。これは、どんなアルゴリズムでも最低限これくらいの誤差は出ちゃうよ、という下限を示すのに使われる。 理想はこの二つの数が近いことだが、そうじゃない場合もあるのが難しいところだ。

11: やらない夫 ◆YaranaiZO99 2025-05-17(土) 12:25:40.12 ID:YaranaiCOOL >>10 なるほどな。つまり、その「支配集合」を見つけるのがまず大変そうだし、見つけたとしても「パッキング数」との間にギャップがあったら、結局どこまで精度が出るのかよくわからん、ってことか？ 理論は美しくても、実用段階で「思ったより使えねー」ってなるのはIT業界の日常茶飯事だぞ。

12: 名無しのプライバシー監視員 2025-05-17(土) 12:28:10.33 ID:MLkitaaaaAA 機械学習への応用も書いてあるな！これは熱い！(ﾟ∀ﾟ) 「ベクトル集計は連合学習における重要なタスク」ってあるから、これ使えば個々のスマホのデータは秘密にしつつ、賢いAIモデルをみんなで育てられるようになるんじゃね！？ 夢が広がりんぐ！

13: クマー ◆KumaBEAR00 2025-05-17(土) 12:30:05.00 ID:KumaGAAAAAP クマー！その「ギャップ」が問題クマ！( ﾟдﾟ) 支配数とパッキング数の間にギャップがあると、理論上の最良と現実のアルゴリズムの間にまだ改善の余地があるってことクマー！ 実用化にはまだ壁があるクマー！

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14: ひろゆき＠論破王 2025-05-17(土) 12:33:45.67 ID:Hiroyuki論PA >>12 連合学習とか言ってますけど、結局その「信頼グラフ」をどう構築・維持するかのコストとか、悪意のあるユーザーが嘘の信頼関係を申告したらどうなるかとか、そういう現実的な問題はどうなんですかね？ Googleさんは「理論上は可能です（ｷﾘｯ」って言うだけで、実装の泥臭い部分はいつもオープンソースコミュニティに丸投げ、みたいなこと多くないすか？ｗ あと、この技術で本当にユーザーのプライバシーが守られるのか、それとも企業がより巧妙にデータを集めるための免罪符になるのか、まだ何とも言えないですよねぇ。それってあなたの（Googleの）感想ですよね？(^o^)

15: やる夫 ◆YaruoDEOISSU 2025-05-17(土) 12:36:10.92 ID:YaruoPOTECH >>13 >>14 うっ…(´；ω；｀) でも、でも、新しい可能性に挑戦するのは大事だお！ いつか完璧なプライバシー技術ができるかもしれないお！ やる夫は応援するお！がんばれGoogleだお！

16: 名無しのプライバシー監視員 2025-05-17(土) 12:40:00.00 ID:MatomeTanTOU まあ、いろいろ意見はあるだろうけど、こういう新しいアプローチが出てくるのは面白いよな。 実用化されて、本当に「この人にはここまでOK」みたいな細かい設定ができるようになったら便利そうではある。期待半分、不安半分ってとこか。

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まとめ

というわけで、Googleの新しいプライバシー技術「TGDP」についてのスレでした！ 簡単にまとめるとこんな感じか？

• TGDPとは？: ユーザー間の「信頼関係」をグラフで表現し、それに基づいて差分プライバシーを適用する新しいモデル。
• 目指すところ: 全員を信用する必要がある「中央モデル」と、精度が落ちやすい「ローカルモデル」のいいとこ取り。
• キーポイント: 「信頼グラフ」上で、誰の情報を誰に見られないようにするかを細かく制御。アリスの情報は、アリスが信頼してないキャロル達にはバレない、みたいな。
• アルゴリズムの評価: 「支配集合」のサイズでアルゴリズムの誤差の上限を、「パッキング数」で誤差の下限を評価。この2つの間にギャップがあるのが現状の課題。
• 応用先: 連合学習など、プライバシーを保ちながらデータを活用する分野での応用が期待される。

まだ理論段階で課題も多いみたいだけど、今後の発展に期待したいところだな！ 続報があったらまたスレ立てるわ！