Upravne informacije
| Naslov | Ohranjanje zasebnosti strojnega učenja |
| Trajanje | 60 min |
| Modul | C |
| Vrsta lekcije | Interaktivna seja |
| Osredotočenost | Tehnična – prihodnja umetna inteligenca |
| Tema | Odprti problemi in izzivi |
Ključne besede
Šifriranje, PPML, varovanje zasebnosti, tveganje,
Učni cilji
- Razumevanje koncepta zasebnosti, ki ohranja osnove
- Razpravljajte o uporabi PPML v praktičnih scenarijih
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
Neobvezno za študente
- Oglejte si članek o Robust de-anonimizaciji velikih redkih naborov podatkov
Reference in ozadje za študente
- Za globlje potapljanje v diferencialne napade zasebnosti in zasebnosti
- Algoritemski temelji diferencialne zasebnosti
- Izpostavljeno! Raziskava o napadih na zasebne podatke
Gradivo za učne ure
- Ta blog post na Pozabljeno stran daje lep uvod v napade na zasebnost.
- Seznam predvajanja PPML, ki ga je ustvaril CeADAR, ponuja pregled na visoki ravni o tem, kako je mogoče uporabiti tehnike za ohranjanje zasebnosti za podatke.
- PPML izziv pregled težav
- PPML izziv navodila za težave
Navodila za učitelje
Spodbujajte študente, naj si zapisujejo in začnejo razpravo o potrebi po tehnikah ML za ohranjanje zasebnosti, ki tukaj lahko uporabijo osnovne informacije. $ Collate in delite vse točke, ki jih učenci dvignejo in razpravljajo. $ Navedite pregled razprave.
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti |
|---|---|---|
| 5 | Uvod v zasebnost, ki ohranja osnove | Diferencialna zasebnost |
| 10 | Razprava o potrebi po ohranjanju zasebnosti | PPML |
| 25 | O napadu povezave Netflix/IMDB je mogoče razpravljati tukaj | primer stuy |
| 10 | Izzivi PPML tehnik | |
| 5 | Zaključek |
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).