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数字时代的 - Umesh Hodeghatta
信息技术
2022-06-02
Data Summit 2022 ( 2022数据峰会 )
欧***
AI智能总结
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核心观点与关键数据
AI 机器学习挑战
数据访问挑战
:数据分散存储、部门间官僚主义、多种数据格式(RDBMS、NoSQL、JSON、平面文件、社交媒体、大数据、数据仓库)。
未利用 AI 问题
:缺乏机器学习模型、未将结果与业务问题连接、无法访问数据。
数据隐私挑战
数据隐私三要素
:机密性、完整性、可用性。
相关法规
:
HIPAA
:违规最高罚款 50,000 美元/次,每年 150 万美元。
PCI DSS
:涉及信用卡信息处理、存储或传输。
SOX
:保护投资者和公众,企业需规范记录和存储信息。
GDPR
:欧盟居民个人数据处理,罚款高达年收入的 4% 或 20,000 万欧元。
ISO 标准
:涵盖医疗设备、铁路、石油石化、制造业等领域。
违规后果
:财务损失、声誉损害、高管最高罚款 100 万美元、监禁十年。
数据隐私解决方案
数据治理结构
:公司治理、数据管理、数据建筑、数据标准与法规、数据质量政策、数据掩码、数据访问流程。
加密算法
:
加密与解密
:通过算法产生密文,解密后数据恢复。
匿名化
:加密敏感数据(如 SSN、姓名)后用于模型。
高级加密技术
:
安全多方计算(MPC)
:多方联合分析数据而不共享原始数据。
同态加密(HE/FHE)
:在加密数据上直接计算,新兴技术但尚未成熟。
其他技术
:
联合学习(FL)
:分布式客户端协同训练模型,但存在开发框架限制。
案例研究
案例 1:大型零售业
:
问题
:数据分散、数据治理挑战、匿名/加密算法未标准化。
解决方案
:拟议框架包括业务问题定义、数据模拟、AI 模型试验与部署。
案例 2:大型医疗保健
:
问题
:数据治理挑战、PPI 信息匿名化、HIPAA 法规、结果无法与业务问题关联。
解决方案
:探索加密算法、联合学习等。
研究结论
数据隐私与 AI 的平衡
:高级管理层关注法规,匿名化可能扭曲数据相关性。
技术局限性
:同态加密等新技术尚不成熟,联合学习存在框架限制。
建议
:通过数据治理、加密算法、MPC、HE/FHE 等技术克服隐私挑战,确保模型开发不受阻碍。
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