Une nouvelle façon de considérer la confidentialité des données

Nouvelle perspective sur la confidentialité des données

Des chercheurs ont créé une technique de confidentialité qui protège les données sensibles tout en maintenant les performances d’un modèle d’apprentissage automatique.

Des chercheurs du MIT ont créé une nouvelle métrique de confidentialité des données, la confidentialité Probably Approximately Correct (PAC), et ont construit un algorithme basé sur cette métrique qui peut déterminer automatiquement la quantité minimale d'aléatoire à ajouter à un modèle d'apprentissage automatique pour protéger les données sensibles, comme des images sensibles de scanner pulmonaire, contre un adversaire.

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