💡Ассоциация больших данных (АБД) совместно с компаниями Bloomtech и 👁 Privacy Advocates выпустила аналитический доклад 'Технологии защищенной обработки данных. Differential Privacy'
🔸Документ представляет собой обзорный технический доклад о дифференциальной приватности — математически строгой парадигме защиты персональных данных. Дифференциальная приватность (Differential Privacy, DP) — единственный на сегодняшний день подход, обеспечивающий формальные, математически доказуемые гарантии защиты приватности при публикации статистики, обучении моделей машинного обучения и синтезе данных.
🔸В документе изложены следующие темы: концептуальное отличие приватности от «классической» информационной безопасности, история и формальное определение DP, классификация DP (глобальная, локальная, с перемешиванием и др.), практические примеры промышленного применения и др.
🔸Аналитические доклады, которые освещают актуальные вопросы защищенной обработки данных, опубликованы в Библиотеке практик АБД.
👁 PA | 💬 Max | ❤️ ЯМ | 🗣️ ВК
🔸Документ представляет собой обзорный технический доклад о дифференциальной приватности — математически строгой парадигме защиты персональных данных. Дифференциальная приватность (Differential Privacy, DP) — единственный на сегодняшний день подход, обеспечивающий формальные, математически доказуемые гарантии защиты приватности при публикации статистики, обучении моделей машинного обучения и синтезе данных.
🔸В документе изложены следующие темы: концептуальное отличие приватности от «классической» информационной безопасности, история и формальное определение DP, классификация DP (глобальная, локальная, с перемешиванием и др.), практические примеры промышленного применения и др.
🔸Аналитические доклады, которые освещают актуальные вопросы защищенной обработки данных, опубликованы в Библиотеке практик АБД.
👁 PA | 💬 Max | ❤️ ЯМ | 🗣️ ВК
file_1175549.pdf