連合学習

個々のデバイスでローカルにモデルを学習し、学習結果（モデルパラメータの更新分）のみをサーバに集約して全体モデルを改善する分散学習手法。生データをデバイス外に送信しないため、プライバシーを保護しながらモデルの精度向上が可能。

各拠点が持つデータを外部へ持ち出さず、学習によって得られたモデルの更新情報だけを集約して共通のモデルを構築する機械学習手法。データを集中させないためプライバシーや機密性の確保に有利。

システムやサービスの企画・設計の段階から、プライバシーを保護する仕組みを組み込んでおく考え方。カナダ・オンタリオ州の情報・プライバシー・コミッショナーだったアン・カブキアンが提唱し、問題が起きてからではなく事前に対策する、初期設定でプライバシーを守る、などの7原則からなる。

個人データを匿名化する高度な手法の一つで、年齢や住所などの組合せが同じレコードがデータ中に必ずk件以上存在するように、値の一般化や削除を行うこと。どのレコードも少なくともk人のうちの誰かまでしか絞り込めないため、他の情報と照合して個人を特定されることを防ぐ。kが大きいほど安全だが、データの精度は下がる。

ある主張が正しいことを、その主張の根拠となる秘密の情報そのものは一切明かさずに相手に証明する暗号技術。例えば、パスワードを送らずにパスワードを知っていることを示したり、生年月日を明かさずに成人であることを示したりでき、認証、ブロックチェーン、プライバシーの保護に応用される。