Privacidade de Dados

A anonimização é o processo de remover identificadores pessoais dos dados para proteger a privacidade individual.

Um Orçamento de Privacidade do Cliente é uma estrutura para gerenciar a privacidade dos dados do usuário durante o treinamento e implantação de IA.

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

A anonimização de dados é o processo de remover ou alterar informações pessoais para proteger a privacidade, mantendo a utilidade dos dados.

Corretores de dados coletam, analisam e vendem dados pessoais de várias fontes.

Minimalismo de Dados é a prática de coletar e usar apenas dados essenciais para tomada de decisão e análise.

A obfuscação de dados é uma técnica usada para proteger informações sensíveis, tornando-as ininteligíveis ou difíceis de interpretar.

Privacidade de Dados refere-se à gestão e proteção de informações pessoais contra acesso não autorizado e uso indevido.

A retenção de dados refere-se às políticas e práticas relacionadas ao armazenamento e gerenciamento de dados ao longo do tempo.

Desidentificação é o processo de remover ou obscurecer informações pessoais de conjuntos de dados.

Privacidade Diferencial é uma estrutura matemática que garante a privacidade dos dados individuais enquanto permite a análise de dados.

Impressão Digital é uma técnica usada para identificar e rastrear dispositivos com base em características únicas do dispositivo.

Uma métrica de exposição quantifica o risco ou impacto potencial dos modelos de IA em dados sensíveis e privacidade do usuário.

A média federada é uma técnica de aprendizado de máquina descentralizada que agrega atualizações de modelos de vários dispositivos sem compartilhar dados.

O Algoritmo de Averaging Federado é um método para treinar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos descentralizados sem compartilhar dados brutos.

A IA de Saúde Federada permite o aprendizado de máquina colaborativo entre várias instituições de saúde sem compartilhar dados sensíveis.

Federated Learning é uma abordagem de aprendizado de máquina que treina algoritmos em dispositivos descentralizados sem compartilhar dados brutos.

A K-Anonimidade é uma técnica de proteção de privacidade que garante que os indivíduos não possam ser re-identificados em conjuntos de dados.

L-Diversity é uma técnica de privacidade de dados que protege informações sensíveis ao garantir atributos sensíveis diversos em conjuntos de dados.

A sensibilidade local mede o quanto uma pequena mudança na entrada afeta a saída de uma função, frequentemente usada em privacidade de dados.

A inversão de modelo é uma técnica usada para extrair dados sensíveis de modelos de aprendizado de máquina.

Rastreamento online refere-se à coleta e análise de dados de usuários enquanto eles navegam na internet.

A Detecção de PII identifica e protege informações pessoalmente identificáveis nos dados.

Sistemas de IA projetados para proteger os dados do usuário e manter a confidencialidade durante o processamento e análise.

A redação é o processo de editar um texto para remover informações sensíveis antes da publicação.

Um método que permite que várias partes calculem dados agregados sem revelar contribuições individuais.

A Computação Segura Multi-Partes permite que as partes calculem dados conjuntamente enquanto mantêm suas entradas privadas.

Aprendizado Dividido é uma abordagem colaborativa de aprendizado de máquina que divide o processo de treinamento entre várias partes.