発令日：2026年6月13日。

米商務省が、国勢調査局と経済分析局の公表する統計資料における「ノイズ注入」を禁止する命令を出したことについて、プライバシー研究者のダミアン・デフォンテーヌが批判した。同氏は、この指令が重要な手段を排除する一方で、機密記録を保護するという政府機関の法的義務を解消するものではないと主張している。

公的統計は一般に、個人単位では公開できないデータを基に算出される。情報開示回避手法は、攻撃者が個人の記録を再構築できる可能性を低減しながら、政府機関が有用な集計値を公表できるようにすることを目的としている。デフォンテーヌは、スワッピング、寄与度の制限、抑制、粗粒度化などの手法を挙げている。差分プライバシーは通常、慎重に調整されたランダムノイズをほかの制御手段と組み合わせ、プライバシーリスクと正確性の関係を定量化する。

この説明によると、国勢調査局は1990年から2010年まで、10年ごとの国勢調査結果の公表に主としてスワッピングを使用していた。その後、同局は公表済みの表から記録を再構築できることを発見し、代替手段を比較したうえで2020年国勢調査に差分プライバシーを採用した。デフォンテーヌによると、この選択は再構築リスクに対応できるほかの手法よりも有用性を維持したが、それでも一部の数値は2010年の対応する数値より不正確になった。

新たな命令は粗粒度化を優先し、抑制を最後の手段と位置付ける一方、憲法、制定法、規制上の要件に優先するものではないとしている。この但し書きは批判の核心となっている。機密保持の義務は残るものの、政府機関は少人数の集団について詳細なデータを作成しながら、その義務を果たすための手段を以前より少なくされるからだ。

デフォンテーヌは、正確に見える数値は、攻撃者が公表値を固定された方程式として扱えるため、再構築を容易にしかねないと警告する。ランダム性があれば、攻撃者は不確実性を考慮せざるを得ない。また、代替手段が必ずしもランダムな影響と無縁ではないとも指摘する。スワッピングは地域の結果に寄与する記録を変更し、標本抽出や補完も、基礎となる母集団の値とは異なる推計値を生じさせる場合がある。このような慣行がすべて命令の定義に該当するのかは、提供された説明からは明らかでない。

この論評は、政府機関がより厳しい選択を迫られると予測する。すなわち、詳細度の低い情報を公表するか、より弱いプライバシー保護を受け入れるか、またはその両方を組み合わせるかである。特に、画一的な抑制や集約によって、少数派の小規模集団に関する情報を維持できるのか疑問を呈している。

これは命令に対する専門家の解釈であり、政府機関による影響評価ではない。また、提供された証拠には指令そのものも、商務省の回答も含まれていない。したがって、現時点で直ちに確認できる動きは、報告された制限と、その影響に関する技術的な警告である。実施指針、定義、そして政府機関が最終的に採用する公表手法によって、この政策が具体的な統計資料をどの程度変えるかが決まる。こうした選択は、公的データに対する国民の信頼にも影響する可能性がある。