Nowe ramy ochrony prywatności MIT dla ery sztucznej inteligencji

Ochrona danych zawsze wiązała się z pewnymi kompromisami. Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology wprowadzili nową, bardziej wydajną wersję PACPrivacy, platformy służącej do ochrony wrażliwych danych szkoleniowych przy jednoczesnym zachowaniu dokładności modelu.

Czym jest PAC Privacy?

PAC Privacy działa poprzez dodawanie do algorytmów starannie zmierzonego „szumu”, dzięki czemu osoby atakujące nie mogą wydobyć oryginalnych danych szkoleniowych.

W odróżnieniu od starszych metod:

- Automatycznie szacuje minimalny poziom szumu wymagany do zapewnienia prywatności.

- Zmniejsza obciążenie obliczeniowe, koncentrując się na wariancjach wyników, a nie na pełnych macierzach kowariancji.

- Może dostosować szum (anizotropowy) do zbioru danych, zachowując wyższą dokładność.

Foto: https://pl.freepik.com/

Kluczowe wnioski

52% luk w zabezpieczeniach systemów sztucznej inteligencji wynika z ujawnienia danych szkoleniowych. PAC Privacy bezpośrednio rozwiązuje ten problem, blokując próby rekonstrukcji danych.

Stabilne algorytmy — te, które zapewniają spójne wyniki przy niewielkich zmianach danych — wymagają mniejszego poziomu szumu do zapewnienia prywatności, tworząc scenariusze korzystne zarówno dla prywatności, jak i wydajności.

Metoda ta sprawdziła się nawet w przypadku najnowocześniejszych symulacji ataków.

Naukowcy już testują bazy danych z obsługą PAC pod kątem bezpiecznej, zautomatyzowanej i prywatnej analizy danych na dużą skalę.

Nowe podejście MIT jest bardzo ważne. Wraz ze wzrostem liczby ataków na systemy AI, ryzyko związane z wrażliwymi danymi i prywatnością staje się poważnym problemem. Na uwagę zasługuje fakt, że PAC Privacy zapewnia zarówno prywatność, jak i stabilność — przełamując dotychczasowy kompromis między dokładnością a bezpieczeństwem.

Link do artykułu

Autor: Sebastian Burgemejster