数据隐私

数据隐私在人工智能和机器学习中的重要性

数据隐私对人工智能和 ML 至关重要，原因有几个。首先，它能建立用户和利益相关者之间的信任。如果人们相信他们的数据得到了安全和合乎道德的处理，他们就更有可能使用人工智能系统。其次，数据隐私在许多司法管辖区都是一项法律要求。欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）等法规对数据处理制定了严格的标准，对违规行为处以重罚。对于在全球部署人工智能解决方案的企业来说，遵守这些法规至关重要。第三，维护数据隐私是人工智能伦理的核心组成部分，确保人工智能系统尊重个人权利，防止滥用或暴露个人信息造成伤害，包括减少算法偏见。如何实现负责任的人工智能是开发人员需要考虑的关键问题。

确保数据隐私的技术

在人工智能和 ML 应用中，有几种技术可用于增强数据隐私：

• 匿名化和假名化：这些技术可修改个人数据，使个人不易被识别。匿名化是不可逆转地删除身份标识符，而假名化则是用人造身份标识符取代身份标识符，允许在特定条件下重新识别身份。英国信息专员办公室等机构可提供有关这些技术的指导。
• 差异隐私：这种方法在数据集或查询结果中加入统计噪声。它允许数据分析师从汇总数据中提取有用的见解，同时在数学上保证任何单个个体的信息仍然受到保护。哈佛大学隐私工具项目等研究机构正在探索这种方法的应用。
• 联合学习：这种方法可以在多个分散的设备或服务器上训练ML 模型，这些设备或服务器持有本地数据样本，而无需交换原始数据本身。相反，只共享模型更新（如梯度），从而大大降低了隐私风险。了解更多信息，请访问Google 人工智能博客（Google AI Blog on Federated Learning）。
• 同态加密：这种先进的加密技术可以直接对加密数据进行计算，而无需首先解密。虽然计算密集，但它提供了强大的隐私保证。通过Microsoft 研究院在 SEAL 方面的工作等资源探索相关概念。
• 安全多方计算（SMPC）：SMPC 协议使多方能够共同计算其输入的函数，同时保持这些输入的私密性。维基百科上有相关概述。

数据隐私在 AI/ML 中的现实应用

数据隐私技术在众多人工智能/人工智能应用中至关重要：

1. 医疗保健：在医疗保健领域的人工智能中，当为医疗图像分析或疾病诊断等任务训练模型时，隐私技术可保护敏感的患者信息。联盟学习等技术可让医院利用本地患者数据合作进行模型训练，而无需直接共享数据，有助于遵守HIPAA 等法规。合成数据生成是这里使用的另一种方法。
2. 金融：银行和金融机构将人工智能用于欺诈检测、信用评分和个性化服务。匿名化和差分隐私等数据隐私方法有助于保护客户金融数据，同时促进这些人工智能驱动的金融工具的开发，确保符合支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）等标准。

相关概念

必须将数据隐私与相关的数据安全概念区分开来。

• 数据隐私：重点关注有关收集、使用、存储和共享个人数据的规则、政策和个人权利。它涉及的问题包括可以收集哪些数据、为什么要收集、谁可以访问以及如何合理使用。主要关注点包括同意、透明度和目的限制。
• 数据安全：涉及为保护数据免遭未经授权的访问、破坏、损坏和其他威胁而实施的技术和组织措施。例如加密、防火墙、访问控制和入侵检测系统。

数据隐私和数据安全虽然截然不同，但却相互依存。强大的数据安全性是确保数据隐私的先决条件，因为如果数据没有得到充分保护以防泄露，隐私政策就会失效。这两者都是构建值得信赖的人工智能系统的重要组成部分，通常通过全面的机器学习运营（MLOps）实践进行管理。电子隐私信息中心（EPIC）等组织倡导强有力的隐私保护，而NIST 隐私框架等框架则为实施提供了指导。