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Google发布了TensorFlowPrivacy以增强AI模型隐私保护

时间:2019-05-23  浏览次数:

Google的新模块基于机器学习框架TensorFlow,允许开发人员通过添加一些额外的代码行来改善AI模型中的隐私。 TensorFlow是目前用于构建机器学习应用程序的流行工具之一,世界各地的开发人员使用它来创建文本,音频和图像识别算法程序。随着TensorFlow Privacy的引入,这些开发人员能够使用“差异隐私”统计数据来保护用户的数据。

谷歌产品经理Carey Radebaugh向媒体The Verge透露,该工具的发布是谷歌对人工智能的承诺和愿景。他说:“如果我们不为TensorFlow引入差异化隐私技术,那么内部和外部谷歌用户都会发现它有点难以使用。因此,将它引入TensorFlow非常重要。我们也将开源它并开始围绕它建立新的社区。“

差异隐私的机制有点复杂,但它本质上是一种数学方法,这意味着用于训练AI模型的用户数据不编码个人可识别信息。这是保护AI模型中个人信息的常用方法:Apple在iOS 10上引入了自己的AI服务,Google在一些AI功能中使用了这项技术,例如Gmail的智能回复。

谷歌研究科学家和Uacute,他在数据隐私领域工作了20年; lfarErlingsson说:“差异化隐私技术消除了以”数学确定性“编码个人数据的可能性,他说这是一种可识别的数据集删除形式。异常值技术不会改变数据聚合的含义。/P>

谷歌研究科学家Ú lfarErlingsson说他已经在数据隐私领域工作了20年。 Erlingsson告诉The Verge,这是一种从数据集中删除可识别的异常值而不改变数据的聚合含义的技术。 “你的结果与任何人[数据]无关,但结果仍然很好。”

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