Новая математическая модель поможет защитить нашу частную жизнь от атаки ИИ

Ученые из Оксфордского института интернета вместе с коллегами из других университетов разработали математическую модель, которая помогает оценить риски и опасности, связанные использования ИИ-инструментов.
Новая математическая модель поможет защитить нашу частную жизнь от атаки ИИ
Земля в цифровом океане. Public Domain
Выполняя свои задачи и используя анонимизированную информацию ИИ-модели могут быть очень полезны. Например, опираясь на такую информацию как часовой пояс и географическое положение рекламный код оценивает, какую пользователю показывать рекламу. Но проблема возникает, когда ИИ-модель на основе анонимизированной информации начинает догадываться о персональных данных пользователя. Здесь ее надо остановить, а риск такой возможности — свести к нулю.

Ученые из Оксфордского института интернета вместе с коллегами из других университетов разработали математическую модель, которая помогает оценить риски и опасности, связанные использования ИИ-инструментов. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Пример деанонимизации автомобиля по его изображению.
Пример деанонимизации автомобиля по его изображению.
https://paperswithcode.com/task/vehicle-re-identification

Ведущий автор исследования доктор Люк Роше говорит: «Мы рассматриваем наш метод как новый подход, позволяющий оценить риск деанонимизации при публикации разных видов данных в критических условиях с высоким риском. В таких местах, как больницы, доставка гуманитарной помощи или пограничный контроль, риски очень высоки, и необходимость в точной и надежной идентификации имеет первостепенное значение».

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Пример деанонимизации людей по изображениям. Отслеживание встреч.
Пример деанонимизации людей по изображениям. Отслеживание встреч.
https://www.researchgate.net/figure/An-intelligent-person-re-identification-system-identifies-different-people-across_fig1_351761936

Метод опирается на байесовскую статистику и позволят оценить, как различные методы идентификации будут работать в больших масштабах, в различных приложениях и поведенческих условиях. Исследование весьма своевременно, учитывая проблемы, возникающие с анонимностью и неприкосновенностью частной жизни в связи с быстрым развитием методов идентификации на основе ИИ. Например, в настоящее время испытываются инструменты ИИ для автоматической идентификации людей по голосу в онлайн-банкинге, по глазам при оказании гуманитарной помощи или по лицу в правоохранительных органах.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

По мнению исследователей, новый метод может помочь организациям и компаниям найти оптимальный баланс между преимуществами технологий ИИ и необходимостью защиты личной информации людей, сделав повседневное взаимодействие с технологиями более безопасным и надежным.

Люк Роше говорит: «Мы ожидаем, что эта работа окажет большую помощь исследователям, специалистам по защите данных, комитетам по этике и другим практикам, стремящимся найти баланс между обменом данными для исследований и защитой частной жизни граждан».