Google, yeni bir uygulama yaptığını duyurdu. gizlilik aracı herkes için ücretsiz olarak kullanılabilir.
Magritte aracının duyurulması İleti (yeni sekmede açılır) Google Developers blogunda şirket, lansmanın en son eklenen olacağını yazdı. Google’ın Korumalı Bilgi İşlem girişimi (yeni sekmede açılır)Şirketin iddia ettiği şey, “gizliliğini ve güvenliğini teknik olarak sağlamak için verilerin nasıl, ne zaman ve nerede işlendiğini” temelden değiştirmek.
Açık kaynak proje deposu Github’da kullanılabilecek yeni araç, plakalar ve dövmeler gibi tanımlayıcı nesneleri tespit etmek ve bunları otomatik olarak bulanıklaştırmak için “yüksek doğruluklu” makine öğrenimini kullanıyor.
Google, Magritte’in kameramanların ve video muhabirlerinin çevrelerindeki dünyadaki diğer kişilerin gizliliğini korumalarına yardımcı olmak için en iyi konumda olduğunu iddia ediyor. Hesaplama harcamasının düşük olduğunu ve yüksek doğruluğunun onu güvenilir bir zaman kazandıran araç haline getirdiğini vurguladı.
Başka yerlerde, veri bilimcilerin kişisel bilgilere erişemeden şifrelenmiş verileri hesaplamasına olanak sağlamayı amaçlayan ve daha az akılda kalıcı olan “Tam Homomorfik Şifreleme (FHE) Transplier” ve ilk geçen yıl yayınlandı (yeni sekmede açılır)daha düşük bir hesaplama maliyeti sağlayarak kullanım durumlarını genişletmek için yeni devre optimizasyonları aldı.
Araçlar, Haziran 2022’de gizliliği artıran teknolojilerin (PET’ler) araştırma ve geliştirmeye odaklanan Google’ın en son örnekleridir. odak noktası oldu (yeni sekmede açılır) ABD Hükümeti Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi (OSTP) için.
Kasım 2022’de konsept, bir etkinliğin parçası olarak da yer aldı. yarışma (yeni sekmede açılır) ABD ve Birleşik Krallık hükümetleri tarafından yürütülen, katılımcılardan kişisel verileri ifşa etmeden yapay zeka modellerinin eğitilmesine izin veren çözümler geliştirmelerini isteyen, bu ilke olarak bilinen bir ilke. diferansiyel gizlilik (yeni sekmede açılır).
2019’da Google, geliştiriciler tarafından kullanım kolaylığı için tasarlanmış bir dizi araç olan diferansiyel gizlilik kitaplığını ve bazı durumlarda Beam’de Gizlilik (yeni sekmede açılır) gizlilik çerçevesi, kesinlikle uzman olmayanlar – GitHub’da mevcut (yeni sekmede açılır).
