Differential Privacy
Vad är Differential Privacy?
Differential Privacy är en metod som används för att skydda individers integritet i datainsamling och analys. Den säkerställer att statistiska resultat och AI-modeller kan användas utan att enskilda individers data går att identifiera, även om någon har tillgång till stora delar av datasetet. Genom att introducera kontrollerade mängder slumpmässigt brus i data, gör differential privacy det möjligt att balansera insikter och integritet.
Användningsområden
Datasäkerhet: Används i AI och maskininlärning för att skydda känslig information vid träning av modeller.
Hälsosektorn: Möjliggör analys av medicinska dataset utan att kompromissa med patienternas integritet.
Offentlig statistik: Hjälper myndigheter att publicera rapporter utan att avslöja privat information om medborgare.
Konsumentanalyser: Företag kan samla in kunddata för att förbättra tjänster och produkter samtidigt som kundernas integritet skyddas.
Utforska AI med AIUC
På AIUC:s kurser lär vi ut de grundläggande principerna bakom AI:s användning för att analysera data säkert och etiskt. Våra utbildningar fokuserar på praktiska exempel på hur verktyg och metoder som differential privacy kan appliceras i verkliga scenarier, med betoning på att förstå riskerna och lösningarna kring dataskydd.