Confidențialitate prin design și tehnologii de îmbunătățire a confidențialității
Înțelegerea GDPR
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
Protecția datelor prin design și prin implicit
Prin design
- Abordare proactivă a sistemelor
- Confidențialitate integrată în procese și sisteme
Prin implicit
- Setări implicite axate pe confidențialitate, minimizarea datelor
- Ambele pot părea abstracte, dar există modalități de implementare.
Date sintetice
- Date generate artificial
Păstrează puterea statistică și predictivă a datelor reale, protejând în același timp confidențialitatea
1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
Învățare federată
- De obicei, datele trebuie „trimise" pe servere externe pentru antrenarea modelelor AI — nesigur din punct de vedere al confidențialității
- Învățarea federată antrenează modele pe dispozitive la distanță, păstrând datele localizate
- Transfer de model, nu de date
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
Exemplu de învățare federată
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.
