THE PET GUIDE (国連のプライバシー強化技術ガイド 2023)を読む

# この記事は
[THE UNITED NATIONS GUIDE ON PRIVACY-ENHANCING TECHNOLOGIES FOR OFFICIAL STATISTICS.2023](https://unstats.un.org/bigdata/task-teams/privacy/guide/2023_UN%20PET%20Guide.pdf) をざっくり読みながら、メモを書いていきます。130ページあって読むのが大変なので、どこに何が書いてあるのかをガイドします。ガイドのガイドがしたいです。


# 全体概要・章立て
公的統計の作成...に主眼をおきつつ、技術・事例・法対応について整理されていました。
- 1章 : PETsの紹介
    - 機微情報を利用した公的統計の作成を、正確かつ安全に行うことを目標に、有用な技術を整理している
        - (感想)「PETs」って、日本語のプレゼンでは、あんまり使われない印象。
- 2章 : PETsの技術解説
    - マルチパーティ計算、準同型暗号、差分プライバシー、合成データ、分散学習、ゼロ知識証明、TEE
    - (感想)[日本総研様のプライバシー強化技術の概説と動向](https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/column/opinion/pdf/13005.pdf)でも、大半が解説されています。合成データとゼロ知識証明が差分。
    - 匿名化(de-identification)はClassicalなアプローチ(1章2節より)
        - (感想) Classical。技術的にはそうですよね...。
- 3章 : PETsを利用したデータ活用事例
    - 公的統計の作成...の取り組みを中心に、18種類の事例を紹介している
        - (感想)日本の事例は無し
        - (感想)産業界の事例は、[日本総研のプライバシー強化技術の概説と動向](https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/column/opinion/pdf/13005.pdf)によくまとまっていると思います
- 4章 : PETsに関連する標準・規格
    - ISO****等との関係について整理されている
    - (感想) いつ読むかなあ...
- ５章 : 法規制の課題
    - 各国の法規制への対応についての調査・考察
    - (感想) いつ読むかなあ...直近、日本の法律しか興味がない...

# 章別のメモ
## 1章: PETsの紹介
- TODO： 適当に読む
## 2章: 技術解説
- TODO： 合成データとゼロ知識証明について読む

## 3章: 事例紹介
### 事例まとめ
- とりあえずP.62のTable3.1を訳してみました
- Applicationのところを見て、興味がある実用の内容について、詳細を調べてみようと思います

|#|事例|目的|データセット|技術|応用|ステータス|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|ボストン 労務局|ジェンダーや人種と給与格差の分析|人工統計データと、企業の給与情報|マルチパーティ計算|Secure vector addition|実機化|
|2|EU 統計システム|スマートデバイス・センサーを利用した、既存統計調査の高度化|調査参加者のデバイスから取得したセンサーデータ|連合学習、マルチパーティ計算、準同型暗号|Privacy-preserving statistical analysis|実証実験|
|3|EUの統計局|携帯電話の通話情報を利用した、日次の人流分析|1億台分の携帯電話の通話データデータの集計値|TEE|Privacy-preserving statistical analysis|実証実験|
|4|インドネシアの観光庁|携帯電話２社のデータを安全に結合して分析を行う|TODO|TEE|Privacy-preserving statistical analysis| 実機化|
|5| イタリアの統計局と政府銀行| 家計調査と金融データを結合して、より詳細な分析を行う|統計局のデータと、銀行のデータ|マルチパーティ計算|Private Set Intersection with Analytics|パイロット|
|6|イギリスの統計局|分析パイプラインと分析システムのテスト用に、合成データを利用する|国勢調査データ、人口動態データ、コロナ感染調査データ|合成データ、差分プライバシー|Generating high quality data to test engineering and analytical pipelines|実証実験|
|7|韓国サムスンSDS|第三者に頼らずに安全なデータ収集・分析を行う|検証用のテストデータ|マルチパーティ計算|Private Set Intersection|実証実験|
|8|カナダの統計局|悉皆性のある？政府統計データと比較して、サードパーティデータのカバレッジを評価する|TODO|マルチパーティ計算|Exact privacypreserving data matching with a keyed-hash function|実証実験|
|9|カナダの統計局|機微情報の分析を、クラウドの計算環境を利用しつつ、安全に行う|商品説明の合成データ|準同型暗号|Supervised text classification|実証実験|
|10|カナダの統計局|合成データを利用した、データ分析研修用データの作成|人口動態データ|合成データ|Generating high quality data for training and hackathons|パイロット|
|11|韓国の統計局|クラウドの計算環境を利用した、安全なデータの結合分析プラットフォーム|いろいろな公的？データ|準同型暗号、マルチパーティ計算、差分プライバシー|Descriptive statistics and logistic regression in the proof of concept|パイロット|
|12|オランダの統計局|機微なヘルスケアデータを利用した、心臓疾患の予測|病院のデータと、国政調査データ？|マルチパーティ計算、準同型暗号、秘密分散、連合学習|Record linkage and development of machine learning models|コンセプト|
|13|オランダの統計局|eHealthソリューションの効果の測定を、患者の情報を共有せずに行いたい。|病院、保険会社、国政調査のデータ。|準同型暗号、秘密分散、マルチパーティ計算(PoC用データとして合成データを作成)|Private set intersection with analytics|パイロット|
|14|Twitter社とOpenMined社|企業の機密データを開示せずに、外部の研究者が分析を行いたい。|Twitter社のデータ。|差分プライバシー、マルチパーティ計算、連合学習(開発・PoC用データとして合成データを作成)|Remote Data Science|PoC(実行中)|
|15|国際連合|スマートデバイスで収集されるデータを、安全に収集・分析したい。|公開されている、スマートデバイスでセンシングした、人間の動きのデータ。|連合学習、準同型暗号、差分プライバシー|Development of a machine learning model.|PoC|
|16|国際連合 (PET Lab)|国ごとに収集した貿易データを、安全に収集・照合・分析したい。|当初は国連の貿易データを利用して、徐々に外部のデータも利用している|差分プライバシー、マルチパーティ計算、Secure Enclave|Reconciliation and joint trade analysis|PoC(実行中)|
|17|アメリカ統計局|国勢調査として収集した機微情報を、安全に開示したい|2020年の国勢調査データと、その他年次調査データ|差分プライバシー|Statistical disclosure|実機化(法的な課題あり)|
|18|アメリカ教育庁|大学生のローンや奨学金の状況についての分析を行いたい。|学生の、ローンや奨学金に関わる金融データ|マルチパーティ計算|Private Set Intersection with　Analytics|パイロット|


### 個別調査
- #6 合成データによる機械学習パイプライン構築支援。テスト用のデータを手に入れるのが難しかったりしますが、安全な合成データを利用してシステムだけ作り、最後に本番データを流すのは、合理的に思えます
    - 合成データの安全性保証、が欲しいですね
    - 合成データを本番データを区別する仕組み、も欲しい気がします。取り違えで分析すると困りますし
- #8 国勢調査のデータを持っている政府統計期間のデータを利用して、第三者(外部)のデータの品質を評価するサービスの検討。[PSI:秘密共通集合演算](https://qiita.com/SenK/items/a4b6191e44d2226844ec)を利用することで、安全に突き合わせ+集計を行う
    - 具体的にどういう第三者機関を想定しているのだろうか...よくわかりませんが、国民全体のデータを持っている国勢調査のデータとの比較は、価値がありそうです。
    - ドコモさんの[プライバシー保護クロス集計](https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_release/topics_221020_00.pdf)を思い出しました
  
- TODO: #10のハッカソン用データ生成も良いですね

## 4,5章
- いつか読む

# 感想
- 国を跨いだデータの連携は、各国の法律の対応が大変そう。国連が先陣を切って事例を作ってくれるのは助かるので、こういうペーパーが国連から出てくるのは助かりますね
- Secure EnclaveってTEEのことかと思っていました。違いを調べます
- (他の章を読んで、何か思うところがあれば、追記します)

以上です。