Созданы уникальные алгоритмы для повышения защиты конфиденциальных данных

В сфере защиты конфиденциальной информации происходят революционные изменения. Разработаны уникальные алгоритмы, которые значительно повышают безопасность данных.

Эти алгоритмы используют технологии федеративного обучения, позволяя устройствам работать вместе без обмена фактическими данными.

Однако, несмотря на все преимущества, у федеративного обучения есть свои недостатки. Во время обновлений системы существует риск утечки конфиденциальной информации.

Чтобы избежать подобных рисков, Салони Кватра предложила использовать методы k-анонимности и дифференциальной конфиденциальности.

K-анонимность затрудняет индивидуальную идентификацию по комбинации признаков, а дифференциальная конфиденциальность гарантирует, что результаты анализа не изменятся при добавлении нового человека в набор данных.

Исследователь также изучила способы защиты синтетических данных от атак на вывод признаков. Эти методы могут быть особенно полезны в таких сферах, как здравоохранение, финансы и телекоммуникации, где сохранение целостности данных является критически важным.

Разработанные алгоритмы не только обеспечат безопасность пользовательской информации, но и значительно повысят эффективность систем.

Ранее ITinfo сообщало, что YouTube хочет убрать счетчик просмотров видео.