Ochrana soukromí by design & technologie zvyšující soukromí
Pochopte GDPR
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
Ochrana dat by design a by default
By design
- Proaktivní systémový přístup
- Soukromí zabudované do procesů a systémů
By default
- Výchozí nastavení upřednostňující soukromí, minimalizace dat
- Oba přístupy se mohou zdát obecné a abstraktní, ale lze je implementovat.
Syntetická data
- Uměle generovaná data
Zachovávají statistickou a prediktivní hodnotu reálných dat při zachování soukromí
1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
Federované učení
- Data obvykle musí „opustit" zařízení a být odeslána na externí servery pro trénování modelů AI – to není bezpečné z hlediska soukromí
- Federované učení trénuje modely na vzdálených zařízeních, přičemž data zůstávají lokální
- Přenáší se model, nikoli data
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
Příklad federovaného učení
1 Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated learning: Challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60.
