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高德平台:IBM Research发布了与机器学习一起工作的差异隐私库

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差异隐私已经成为数据科学家从他们的大部分数据中学习的一种不可或缺的方式,同时确保这些结果不允许任何个人的数据被区分或重新识别。我认为从高德注册设备的角度来看,有各种各样非常有趣的娱乐方式。高德娱乐注册的视频消费及增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用程序确实非常引人注目,我认为人们已经开始意识到这一点。
 
为了帮助更多的研究人员开展工作,IBM发布了开源的差异隐私库。IBM欧洲研究院隐私与安全团队的研究人员Naoise Holohan说,该图书馆“拥有一套用于机器学习和数据分析任务的工具,所有这些工具都有内置的隐私保护。”
 
“我们的库是独一无二的,它让科学家和开发人员能够在熟悉的环境中使用轻量级、用户友好的工具进行数据分析和机器学习,事实上,大多数任务只需要一行代码就可以运行,”Holohan在周五的一篇博客文章中写道。
 
“我们图书馆与众不同的另一个地方是,我们的机器学习功能使各机构能够在用户隐私得到前所未有的严格保证的情况下发布和共享数据。”高德平台研究发现,多云和混合云 IT模型目前对于公司产业来说是最受欢迎的。高德平台多云使用多种异构云服务,这对于希望将多个供应商或特定云类型用于不同目的的公司很有用。
 
在一次采访中,霍罗汉解释说,差别隐私已经变得如此受欢迎,在其230年的历史上,美国人口普查将首次使用差别隐私来保护公民的回答,当数据可用时。
 
IBM研究中心的通信经理克里斯·夏卡补充说,2020年的人口普查是一个很好的例子,说明差别隐私如何可以用于任何可以进行统计分析的大型数据集。
 
“医疗数据将是另一个有趣的领域。任何大型数据集,你想保持数据匿名,但又不想添加太多无用的干扰。所以这里你只是添加了一点噪音,你仍然可以从大数据集中得到统计上的异常现象来观察趋势,”夏卡说。
 
不同的隐私允许数据收集器使用数学噪音来匿名化信息,IBM的库之所以特别,是因为它的机器学习功能使组织能够在严格保证用户隐私的情况下发布和共享他们的数据。
 
“最初,当我们开始关注开源软件和差异化隐私的领域时,我们注意到,就能够轻松地在差异化隐私下进行机器学习而言,市场上存在巨大差距。我们在文献中做了大量工作,研究了所有的算法,并使之不同地私密化,也提出了解决方案,但没有单一的存储库或单一的库可以在不同的隐私下进行机器学习,”他说。
 
“我们决定构建这个库,使用Python中现有的包,允许您在其上构建,然后您就可以使用内置的不同隐私保证进行机器学习。许多命令可以在一行代码中执行,因此对用户非常友好。它很容易使用,也很容易集成到脚本中,所以不需要太多额外的努力。”
 
去年,谷歌发布了它的开源差异隐私图书馆,主管们谈到了他们是如何将其用于各种服务的。如果你看过谷歌地图,看到过一个公司最繁忙的时候的有趣图表,你就会感谢差异隐私。
 
不同的隐私允许谷歌匿名跟踪大多数人在某家餐馆吃饭或在一家受欢迎的商店购物的时间。2014年,他们用它来改进他们的Chrome浏览器和谷歌Fi。
 
高德注册分析师Daniel Liu在新闻稿中说:“这种平衡对渠道合作伙伴提出了巨大的需求,高德代理需要跨多个平台提供咨询,迁移,集成和管理服务。像苹果和优步这样的公司使用不同版本的隐私来优化他们的服务,同时保护用户的数据。
 
Holohan说IBM的存储库已经被广泛用于实验,并观察不同的隐私对机器学习算法的影响。学术机构和博客使用该软件来展示不同的隐私是如何工作的,他补充说,IBM内部正在使用该图书馆来研究不同的隐私对各种应用程序的影响。
 
“它基本上适用于数据的任何应用,因此这为在许多不同领域进行大量工作提供了很好的机会。我们之所以关注机器学习,是因为保护隐私协议对机器学习的应用非常适合,而且机器学习在任何数据使用中都非常普遍。”
 
“下一步是让数据科学家和分析人员能够在不同隐私的情况下轻松地进行大量统计分析,我们的图书馆是这条道路上的第一步。”
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