डिज़ाइन से गोपनीयता और गोपनीयता-सुधार तकनीकें
GDPR को समझना
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
डिज़ाइन और डिफ़ॉल्ट से डेटा सुरक्षा
डिज़ाइन के ज़रिए
- सक्रिय सिस्टम दृष्टिकोण
- प्रक्रियाओं और सिस्टम में अंतर्निहित गोपनीयता
डिफ़ॉल्ट रूप से
- गोपनीयता-प्रथम डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स, डेटा न्यूनता
- दोनों ऊपरी-स्तर या अमूर्त लग सकते हैं, पर इन्हें लागू करने के तरीके हैं।
सिंथेटिक डेटा
- कृत्रिम रूप से जनरेट किया गया डेटा
वास्तविक डेटा की सांख्यिकीय और भविष्यवाणी क्षमता रखते हुए गोपनीयता सुरक्षित रखता है
1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
Federated learning
- आमतौर पर, AI मॉडल ट्रेन करने के लिए डेटा को बाहरी सर्वर्स पर 'जाना' पड़ता है, जो गोपनीयता-सुरक्षित नहीं होता
- Federated Learning डेटा को लोकल रखते हुए रिमोट डिवाइसेज़ पर मॉडल ट्रेन करता है
- डेटा ट्रांसफ़र के बजाय मॉडल ट्रांसफ़र
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
Federated learning उदाहरण
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.
