来自 防护 2021-11-06 23:10 的文章

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Privitalai和机器学习(ML)技术的欧洲政策领导Marcus Grazette说,它正在帮助人们做一些了不起的事情,并得到更广泛的应用。随着人们对使用这些技术的兴趣与日俱增,人们对人工智能和人工智能也越来越感兴趣,监管者越来越主动地与行业接触,以帮助塑造思维。信息专员办公室(ICO)关于GDPR下AI可解释性的项目ExplAIn和欧盟委员会关于AI的白皮书(AI监管未来的提案)是最近的例子。ICO最近举办了一个关于数据最小化和机器学习的研讨会。Privitar与包括谷歌和Facebook在内的四家领先科技公司一起参与了此次活动。与数据最小化和机器学习相关的挑战已经有了很好的记录,我在之前的一篇博客中曾说过,应用有效的数据最小化可以改进ML开发过程。但是最近的研讨会考虑了一个不同的角度——一个组织如何证明遵守了数据最小化原则当运行ML项目时?GDPR的问责原则要求组织能够证明合规性,这意味着仅仅遵守数据最小化是不够的,阿里ddos防御,你还必须能够证明你已经做到了答应了。那把我们带回到数据上。机器学习模型在输入或训练数据中寻找模式,静态能防御cc吗,并将这些模式应用到新的数据中,以便做出一个决策——可以是预测或分类。当新数据与训练数据相似时,模型将表现良好。这使得培训数据成为理解模型决策的一个非常重要的部分,考虑到这一点,ICO的指南鼓励组织以"理解解释"的方式收集和处理培训数据。欧洲监管机构也持类似观点。欧盟委员会关于人工智能的白皮书将训练数据作为人工智能系统性能的核心。委员会提出了三项培训要求资料图:安全,数据应足够广泛,以确保人工智能系统能够避免危险情况。不-歧视,培训数据应具有足够的代表性。隐私和个人数据保护,它还建议组织记录培训数据集(即其特征、选择了哪些值等),ddos攻击防御设备,并在某些情况下保留培训数据本身的副本,以便跟踪与模型性能有关的问题明白了。那个白皮书是一份咨询文件,所以现在说这些具体建议是否能使之成为法律还为时过早。然而,很明显的趋势是将培训数据作为构建兼容机器学习系统的一个关键要素。组织可以采取一些实际步骤来帮助确保合规性。它们包括仔细记录任何预处理(包括为保护个人隐私而进行的转换,如假名),以及关于在培训数据集中包含哪些数据的决策。集中的隐私管理会有所帮助。集中的隐私管理有很多优点。首先,ddos防御中的七层防御技术,它通过创建一个关于预处理的决策的中心论坛来促进整个组织的一致性方法。相比之下,一个特别的项目特定的方法可能是缓慢的,不一致的和复杂的审计。其次,集中化允许您记录应用于数据的转换(例如标记化)。这有助于加快ML项目的数据准备,因为关于如何构造训练数据集的决策可以一次做出,然后一致地应用。顺便说一句,文档化转换支持符合GDPR对记录处理的要求(第30条)以及ICO上下文中的可解释性指导。在战略层面,责任文化有助于推动创新。由工程师、风险专家和业务线领导组成的多学科团队可以在ML项目中合作,这些项目只使用他们需要的数据,Cc防御有必要吗,以便回答您面临的最紧迫的业务问题。有兴趣进一步了解这个话题吗?看看这篇关于数据隐私如何帮助数据科学家的博客文章。