Diferansiyel gizliliğin AI/ML'deki hassas verileri nasıl koruduğunu, doğru analiz ve düzenlemelere uyum sağlarken gizliliği nasıl sağladığını öğrenin.
Diferansiyel Gizlilik, veri kümesindeki bireyler hakkında bilgi saklı tutarken veri kümesindeki grupların örüntülerini tanımlayarak bir veri kümesi hakkında kamuya bilgi paylaşmaya yönelik bir sistemdir. Veri kümesindeki herhangi bir bireyin verilerinin varlığının veya yokluğunun herhangi bir analizin sonucunu önemli ölçüde etkilemeyeceğine dair güçlü matematiksel garantiler sağlar. Bu, modellerin genellikle büyük miktarlarda potansiyel olarak hassas eğitim verileri üzerinde eğitildiği Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) alanlarında çok önemlidir. Bireysel gizliliğin sağlanması güven oluşturur ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelere uyumu kolaylaştırır.
Diferansiyel gizliliğin arkasındaki temel fikir, veri analizi sürecine genellikle "gürültü" olarak adlandırılan kontrollü miktarda rastgelelik eklemektir. Bu gürültü, anlamlı toplu istatistiklerin çıkarılmasına veya faydalı makine öğrenimi modellerinin eğitilmesine izin verirken bireysel katkıları maskelemek için dikkatlice kalibre edilir. Gizlilik seviyesi genellikle epsilon (ε) adı verilen ve "gizlilik bütçesini" temsil eden bir parametre ile kontrol edilir. Daha küçük bir epsilon, daha fazla gürültü ve daha güçlü gizlilik garantileri anlamına gelir, ancak sonuçlarda potansiyel olarak daha düşük fayda veya doğruluk anlamına gelir. Bu kavram Cynthia Dwork gibi araştırmacılar tarafından resmileştirilmiştir.
Yapay zeka ve makine öğreniminde, kullanıcı davranış verileri, kişisel iletişimler veya sağlık hizmetlerinde yapay zeka gibi uygulamalarda kullanılan tıbbi kayıtlar gibi hassas veri kümeleriyle uğraşırken diferansiyel gizlilik esastır. Kuruluşların, bireysel kullanıcı bilgilerini ifşa etmeden nesne algılama veya görüntü sınıflandırması için kullanılanlar gibi güçlü modelleri eğitmek için büyük veri kümelerinden yararlanmasına olanak tanır. Farklılaştırılmış özel stokastik gradyan inişi (SGD) gibi teknikler, derin öğrenme (DL) modellerini gizlilik garantileriyle eğitmek için kullanılabilir. Bu tür tekniklerin uygulanması, sorumlu YZ geliştirmenin ve YZ etiğini korumanın önemli bir yönüdür.
Farklılaştırılmış gizlilik, büyük teknoloji şirketleri ve kuruluşları tarafından kullanılmaktadır:
Diferansiyel gizliliği diğer veri koruma tekniklerinden ayırmak önemlidir:
Diferansiyel gizlilikle ilgili temel zorluk, gizlilik ve fayda arasındaki doğal değiş tokuşu yönetmektir. Gizliliği artırmak (daha fazla gürültü eklemek) genellikle analizin veya ortaya çıkan ML modelinin doğruluğunu veya kullanışlılığını azaltır. Doğru gürültü seviyesini (epsilon) seçmek ve mekanizmaları doğru şekilde uygulamak uzmanlık gerektirir. OpenDP kütüphanesi gibi kaynaklar ve araçlar, diferansiyel gizliliğin uygulanmasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) gibi kuruluşlar da rehberlik sağlamaktadır.
Diferansiyel gizlilik, bireysel gizliliği titizlikle korurken veri analizi ve makine öğrenimini mümkün kılmak için sağlam bir çerçeve sunar ve bu da onu güvenilir YZ sistemleri için bir köşe taşı teknolojisi haline getirir. Ultralytics HUB gibi platformlar, kullanıcı verilerinin korunmasına değer veren ilkelerle uyumlu olarak güvenli ve etik yapay zeka geliştirmeye öncelik verir.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
