Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Σύνθεση δεδομένων με εγγυήσεις διάφορης ιδιωτικότητας χρησιμοποιώντας Variational Autoencoders

Margaritis Georgios

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Ως απόρροια διαφόρων συμβάντων παραβίασης προσωπικών δεδομένων μεγάλης κλίμακας, οργανισμοί και ιδιώτες γίνονται ολοένα και πιο διστακτικοί στην παραχώρηση των δεδομένων τους σε τρίτους. Αυτή η αυξημένη ανάγκη για ιδιωτικότητα δυσχεραίνει τη δημιουργία πλούσιων, κεντρικοποιημένων βάσεων δεδομένων, έχοντας ως αποτέλεσμα οι κάτοχοι δεδομένων να διατηρούν τα δεδομένα τους μόνο για ιδιωτική χρήση. Όμως, οι μεμονωμένες, ιδιωτικές βάσεις δεδομένων, σε πολλές περπτώσεις, δεν ευνοούν την κατασκευή ποιοτικών μοντέλων μοντέλων μηχανικής μάθησης, καθότι τα μοντέλα αυτά απαιτούν πρόσβαση σε μεγάλο όγκο δεδομένων. Έτσι, στη διπλωματική αυτή, επιχειρούμε να χρησιμοποιήσουμε Variational Autoencoders, Federated Learning και Differential Privacy για να λύσουμε αυτό ακριβώς το πρόβλημα. Ο συνδυασμός των τριών αυτών τεχνολογιών μπορεί να δώσει τη δυνατότητα σε ένα σύνολο από ιδιώτες ή οργανισμούς να δημιουργήσουν από κοινού μια πλούσια, κεντρικοποιημένη βάση δεδομένων, χωρίς να αποκαλύπτουν τα δεδομένα τους ο ένας στον άλλον, και προπάντων, χωρίς να παραβιάζεται η ιδιωτικότητα κανενός εκ των συμμετεχόντων. Κατόπιν, όλοι οι συμμετέχοντες μπορούν να διαμοιράσουν την κεντρικοποιημένη βάση σε τρίτους, να την χρησιμοποιήσουν για να εμπλουτίσουν τα ιδιωτικά τους δεδομένα, ή να την αξιοποιήσουν για να εκπαιδεύσουν καλύτερα μοντέλα. Σε κάθε περίπτωση όμως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να είναι μαθηματικά βέβαιοι ότι δεν θα υπάρξουν αρνητικές επιπτώσεις στην ιδιωτικότητα τους, ασχέτως του τι επιλέξουν να κάνουν με την κεντρικοποιημένη βάση ή με ποιόν επιλέξουν να τη μοιραστούν. Αυτές οι εγγυήσεις ιδιωτικότητας οι οποίες απορρέουν από τις μαθηματικές ιδιότητες του Differential Privacy, είναι πολύ σημαντικές, ιδιαίτερα για κατόχους ευαίσθητων δεδομένων, όπως τα νοσοκομεία και οι υγειονομικοί οργανισμοί. Σε αυτές τις περιπτώσεις, ο όγκος δεδομένων που μπορεί να διαθέτει ένα νοσοκομείο είναι συχνά περιορισμένος, οδηγώντας πολλές φορές σε κακής ποιότητας διαγνωστικά μοντέλα. Επομένως, μια πλούσια, κεντρικοποιημένη βάση δεδομένων που κατασκευάζεται με σεβασμό προς την ιδιωτικότητα των νοσοκομείων και των ασθενών, μπορεί -μεταξύ άλλων- να ανοίξει το δρόμο για πολύ καλύτερα και ποιοτικότερα διαγνωστικά μοντέλα.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες