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AI Time 4 | 论道数据共享开放与隐私保护(资源整合)

作者: 魔杰作

时间: 2019-07-15 12:21

本次活动主要探讨隐私保护的经典算法如:k-anonymity, DP算法;以及几个解决隐私问题的新思路:联邦学习,加密算法。

为了方便大家更好的了解本期AI Time活动内容以及会后的知识梳理,这里整合了全部资料供参考。

现场资料:

现场PPT

引用视频:手机app是如何黑进你的日常

技术相关:

Linked Open Data (LOD)

Privacy-preserving machine learning and differential privacy

General and Scalable Privacy Perserving Data Mining

Understanding and Selecting Data Masking Solutions

多方安全计算技术简介

阶形网络科技

Privacy-preserving machine learning and differential privacy

能够保障安全隐私的大数据算法「联邦学习」到底是什么


数据共享政策相关:

大数据时代下的隐私保护

大数据时代下的隐私保护(二)

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数据共享让在不同地方使用不同计算机、不同软件的用户能够读取他人数据并进行各种操作运算和分析。实现数据共享,可以使更多的人充分地使用已有数据资源,减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用,而把精力重点放在开发新的应用程序及系统集成上。而共享的数据很大程度上已经深度涉及到隐私数据,这些隐私数据如果非法使用,将带来不可估量的后果。

如何处理数据分享与隐私保护之间的矛盾成为当前热议话题,本期“智源-AI Time”,我们邀请到:明略科技集团首席科学家吴信东教授、清华大学计算机系朱小燕教授、清华大学交叉信息研究院徐葳副教授,以及微众银行人工智能部副总经理吴海山一起论道:“数据共享开放与隐私保护”。现邀您莅临活动现场发表见解,与大咖共话AI。

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