Переосмысление наборов данных для обучения ИИ

[sadiksojib35]

ИИ как защитник конфиденциальности?
Хватит нагнетать страх — влияние ИИ огромно и ощущается обеими сторонами. Но он также может стать лидером в области защиты данных.

Необработанные данные обучения могут привести к масштабным утечкам данных, что не является хорошей новостью для потребителей. Однако, запрет моделям ИИ получать доступ к актуальным наборам данных не является решением.

Золотым звеном здесь является федеративное обучение и аддитивное разделение секрета (ASS).

Федеративное обучение децентрализует наб база данных telegram мальты оры данных, позволяя центральной модели взаимодействовать с локальными моделями, хранящимися на устройстве, для создания правдоподобных результатов. Это снижает зависимость от данных и сохраняет локальные наборы данных.

ASS идет дальше, собирая зашифрованные наборы данных на центральном сервере и передавая зашифрованные результаты обратно на разные устройства. ASS по сути защищает данные при передаче.

Далее следует фреймворк дифференциальной конфиденциальности, который необходим для крупномасштабного статистического анализа. Если у вас есть массив данных, прикрепленных к PII, дифференциальная конфиденциальность добавляет «шум» или близкое, но случайное число, которое скрывает чувствительные части от доступа моделей ИИ.