| google | JVM | 差分隱私 | Differential Privacy

Google推動差分隱私技術普及,開源JVM平臺專用PipelineDP4j函式庫

Google針對JVM平臺釋出差分隱私函式庫PipelineDP4j,方便Java開發者對大規模資料進行差分隱私運算,在分析資料的同時提供個人資料隱私保護

2024-11-05

| 隱私強化技術 | 數位部 | 數位發展部 | 開放資料 | Open Data | moda | PETs | 資料分享 | 差分隱私 | 合成資料 | 大語言模型 | 生成式AI | 生成對抗網路 | LLM | GAN | 資料驅動治理

【moda專欄】隱私強化技術:平衡資料保護與資料應用

有哪些隱私強化技術可以幫助我們產生與原始資料特徵相似,但不洩漏隱私資訊的資料集,進而替代原始資料的釋出及運用,讓參與的各利害關係人,都能安心無負擔的進行資料分析

2024-05-25

| google | Gboard | 聯合學習 | 差分隱私

Google改進虛擬鍵盤Gboard所使用的差分隱私技術,提供更強的隱私保護

Google現在於Gboard全面採用聯合學習和差分隱私技術,保護用戶打字預測模型隱私,並且應用先進演算法以及擴增參與模型訓練的裝置數量,來強化差分隱私的強度

2024-02-28

| AWS | 資料共享 | 差分隱私 | 機器學習

AWS Clean Rooms添加機器學習和差分隱私功能,強化資料應用與隱私安全性

AWS更新Clean Rooms,新增機器學習和差分隱私功能,讓企業在保護資料隱私的同時,安全協作並進行精準資料分析

2023-12-04

| google | 差分隱私 | BigQuery | 資料

Google資料倉儲BigQuery更新支援差分隱私技術

Google運用自家在2019年開源的差分隱私(Differential Privacy)函式庫,在BigQuery添加差分隱私技術,提升資料查詢隱私安全性

2023-05-09

| 差分隱私 | Differential Privacy | OpenMined

Python開發者也能導入差分隱私保護,Google擴大開放程式庫原碼

上週的資料隱私日中,Google宣布用於保護開發人員隱私的差分隱私(differential privacy)工具,繼之前三項開發語言族群後,再擴大到Python用戶

2022-02-01

| 臉書 | 機器學習 | 差分隱私

臉書開源差分隱私模型訓練函式庫Opacus

Opacus函式庫讓開發者能簡單地以差分隱私方法來訓練模型,訓練出來的模型為標準PyTorch模型,能以一般的方法部署

2020-09-01

| CNN | PSGNet | A100 GPU | Google雲端 | Mozilla | 語音資料集 | TensorFlow | 差分隱私 | IT周報

AI趨勢周報第136期:PSGNet問世,打破CNN無法預測實體世界的瓶頸

史丹佛大學聯手MIT開發一套AI模型PSGNet,可從輸入圖像來學習估計物理場景圖,突破了以往CNN無法預測實體世界的物理原則瓶頸;Nvidia最新一代A100 Tensor Core GPU五月中才亮相,近日Google雲端就開始支援了,不過正式開放給所有使用者還需一段時間;Mozilla近日釋出最新的開源語音資料集Common Voice,語言數量來到54種,總時數更高達7,226小時。

2020-07-12

| google | TensorFlow | 差分隱私

Google釋出TensorFlow隱私測試模組

開發者可以利用TensorFlow隱私測試模組測試機器學習模型,以評估模型是否會洩漏訓練資料集中的敏感資訊

2020-06-30

| AI | IT周報 | 臉書 | 商品辨識 | 微軟 | 差分隱私 | 玉山金控 | 中研院 | FinTech

AI趨勢周報第133期:35億張照片訓練而成!臉書亮相通用商品辨識AI

臉書揭露自家市集和電商新服務Facebook Shops背後的AI系統GrokNet,用數十億張商品相片訓練而成、擁有83個損失函數,可準確辨識數以萬計的商品屬性,可謂一套通用商品辨識AI;為保護個資隱私,微軟聯手學術機構推出差分隱私工具WhiteNoise,供使用者在Azure機器學習服務使用,也可至GitHub下載。

2020-05-30

| google | 差分隱私 | 開發

Google開源用於自家核心產品的差分隱私函式庫

差分隱私演算法能確保統計結果不會洩漏特定個人資訊,該函式庫還提供測試程式,確保演算法正確性

2019-09-06