Confidentialité des données

L'anonymisation est le processus de suppression des identifiants personnels des données pour protéger la vie privée des individus.

Un Budget de Confidentialité Client est un cadre pour gérer la confidentialité des données utilisateur lors de la formation et du déploiement de l'IA.

Client-Side Learning involves processing and learning from data directly on a user's device.

L'anonymisation des données est le processus de suppression ou de modification d'informations personnelles pour protéger la vie privée tout en conservant l'utilité des données.

Les courtiers en données collectent, analysent et vendent des données personnelles provenant de diverses sources.

Le minimalisme des données est la pratique de collecter et d'utiliser uniquement les données essentielles pour la prise de décision et l'analyse.

L'obfuscation des données est une technique utilisée pour protéger les informations sensibles en les rendant incompréhensibles ou difficiles à interpréter.

La confidentialité des données concerne la gestion et la protection des informations personnelles contre tout accès non autorisé et mauvaise utilisation.

La conservation des données concerne les politiques et pratiques entourant le stockage et la gestion des données au fil du temps.

La désidentification est le processus consistant à supprimer ou à obscurcir les informations personnelles des ensembles de données.

La confidentialité différentielle est un cadre mathématique qui garantit la confidentialité des données individuelles tout en permettant l'analyse de données.

L'empreinte numérique est une technique utilisée pour identifier et suivre les appareils en fonction de caractéristiques uniques de l'appareil.

Une métrique d’exposition quantifie le risque ou l’impact potentiel des modèles d’IA sur des données sensibles et la vie privée des utilisateurs.

La moyenne fédérée est une technique d'apprentissage automatique décentralisée qui agrège les mises à jour du modèle provenant de divers appareils sans partager les données.

L'algorithme de Moyenne Fédérée est une méthode pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique sur des appareils décentralisés sans partager de données brutes.

L'IA fédérée pour la santé permet un apprentissage automatique collaboratif entre plusieurs établissements de santé sans partager de données sensibles.

L'apprentissage fédéré est une approche d'apprentissage automatique qui entraîne des algorithmes sur des appareils décentralisés sans partager de données brutes.

La K-Anonymateté est une technique de protection de la vie privée qui garantit que les individus ne peuvent pas être ré-identifiés dans des ensembles de données.

L-Diversité est une technique de protection de la vie privée des données qui protège les informations sensibles en assurant une diversité des attributs sensibles dans les ensembles de données.

La sensibilité locale mesure comment un petit changement dans l'entrée affecte la sortie d'une fonction, souvent utilisée en confidentialité des données.

L'inversion de modèle est une technique utilisée pour extraire des données sensibles des modèles d'apprentissage automatique.

Le suivi en ligne fait référence à la collecte et à l'analyse des données utilisateur pendant leur navigation sur Internet.

La détection de PII identifie et protège les informations personnellement identifiables dans les données.

Systèmes d'IA conçus pour protéger les données des utilisateurs et maintenir la confidentialité lors du traitement et de l'analyse.

La rédaction est le processus de modification d'un texte pour supprimer des informations sensibles avant la publication.

Une méthode permettant à plusieurs parties de calculer des données agrégées sans révéler leurs contributions individuelles.

La Calcul multi-parties sécurisé permet aux parties de calculer conjointement des données tout en gardant leurs entrées privées.

L'apprentissage divisé est une approche collaborative d'apprentissage automatique qui divise le processus d'entraînement entre plusieurs parties.