Wie können Machine-Learning-Teams den Datenschutz und die Datensicherheit in kollaborativen Projekten gewährleisten?

2 Führen Sie föderiertes Lernen ein

Federated Learning ist ein verteilter Ansatz für maschinelles Lernen, der es mehreren Parteien ermöglicht, ein Modell gemeinsam zu trainieren, ohne ihre Rohdaten gemeinsam zu nutzen. Stattdessen trainiert jede Partei ein lokales Modell mit ihren eigenen Daten und sendet nur die Modellaktualisierungen oder Farbverläufe an einen zentralen Server. Der Server aggregiert die Aktualisierungen und sendet das globale Modell an die Parteien zurück. Auf diese Weise reduziert Federated Learning das Risiko von Datenlecks, -diebstahl oder -missbrauch und bewahrt gleichzeitig die Privatsphäre der Dateneigentümer.

3 Implementieren von differentiellem Datenschutz

Differential Privacy ist ein mathematischer Rahmen, der den Kompromiss zwischen Datennutzen und Datenschutz quantifiziert. Differential Privacy garantiert, dass die Ausgabe einer Datenanalyse oder eines Algorithmus für maschinelles Lernen nicht zu viele Informationen über eine Person im Datensatz preisgibt, selbst wenn ein Angreifer Zugriff auf andere Informationsquellen hat. Differentielle Privatsphäre kann erreicht werden, indem den Daten oder dem Algorithmus sorgfältig kalibriertes Rauschen hinzugefügt wird, z. B. Randomisierung, Störung oder Abtastung.

4 Datenminimierung beachten

Datenminimierung ist ein Prinzip, das besagt, dass die Datenerhebung und -verarbeitung auf das für den Projektzweck notwendige und relevante Maß beschränkt werden sollte. Die Datenminimierung kann dazu beitragen, die Datenmenge zu reduzieren, die gespeichert, übertragen oder analysiert werden muss, und somit die potenzielle Gefährdung durch Datenschutz- und Sicherheitsrisiken zu verringern. Die Datenminimierung kann durch die Anwendung von Techniken wie Merkmalsauswahl, Dimensionalitätsreduktion oder Datenanonymisierung implementiert werden.

6 Bilden Sie Ihr Team aus und schulen Sie es

Schließlich sind Datenschutz und -sicherheit nicht nur technische, sondern auch menschliche Fragen. Ihre Teammitglieder sollten sich der Bedeutung und der Auswirkungen von Datenschutz und -sicherheit sowie der zu befolgenden Best Practices und Richtlinien bewusst sein. Sie sollten Ihrem Team regelmäßige Schulungen und Schulungen zu Themen wie Datenschutzgesetze, Datenethik, Datensicherheitstools, Verhinderung und Reaktion auf Datenschutzverletzungen sowie Datenschutz durch Design anbieten. Sie sollten auch eine Kultur des Datenschutzes und der Datensicherheit in Ihrem Team fördern und Feedback und Verbesserungen fördern.

7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Bereich, in dem Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse geteilt werden können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?