PWS Cup（プライバシーワークショップ・カップ）は、プライバシー保護技術の研究者・実務家が「匿名加工」と「再識別攻撃」で競い合う、国内唯一のコンテストです。2015年の第1回以来、大学・企業を横断する 23 以上の組織が参加し、53 件を超える発表・記事・論文として記録されてきました。 本ページは、これらの公式ページ・企業発表・大学の受賞報告・論文・参加記などを年表形式で一覧化したものです。
匿名加工する側と、再識別/属性推定/メンバシップ推定などで攻撃する側の両方を1コンテストで経験できる。プライバシー保護技術を「使う」だけでなく「破る」側からも学べる、国内では稀有な機会。
学生・研究室から企業のR&Dチームまで、立場を問わず同じルールで競う。NTT・NSSOL・TOPPAN・KDDI・富士通・セコム・トヨタなど主要企業と、明治大・神奈川大・中央大・大阪大などの研究室が参加。
家計調査・購買履歴・位置情報・ヘルスケア・合成データなど、毎年異なる題材で攻防を競う。最新の研究テーマと社会課題が反映されるため、参加するたびに新しい技術領域に触れられる。
コンテスト結果は論文・受賞・技術ブログとして記録され、これまで11年で53件以上が公開されている。総合優勝・ベストアタック賞・CSEC優秀学生研究賞など、研究・キャリア上の実績にもつながる。
| 総合 毎年 | 匿名加工と攻撃の両面を総合評価。総合優勝・準優勝・3位など。 |
|---|---|
| 匿名加工賞 毎年 | もっとも安全に匿名加工できたチームに贈られる。 |
| 再識別賞 / ベストアタック賞 毎年 | もっとも効果的に他チームの加工データを再識別／属性推定／メンバシップ推定できたチームに贈られる。 |
| ベストプレゼン賞 2022〜 | 手法・成果のプレゼンテーションが最も優れたチームに贈られる。 |
| 匿名加工基準賞 2022〜 | 関連法令・規準にもっとも適切に対応した加工を行ったチームに贈られる。 |
| データサイエンス賞 2024〜 | 加工データの分析活用方法を提案し、その独自性・実用性が評価されたチームに贈られる。 |