Veri Gizliliği ve Maliyetleri
Veri gizliliği, bazı maliyetleri beraberinde getiriyor. Müşteri adresleri gibi hassas kullanıcı verilerini korumak için uygulanan güvenlik teknikleri, bu verilerin yapay zeka modellerinden çekilmesini engelliyor. Ancak, bu yöntemler genelde modellerin doğruluğunu düşürüyor.
PAC Gizliliği Çerçevesi
MIT araştırmacıları, yeni bir gizlilik ölçütü olan PAC Gizliliği üzerine kurulu bir çerçeve geliştirdiler. Bu çerçeve, hassas verilerin güvende kalmasını sağlarken aynı zamanda bir yapay zeka modelinin performansını da koruyabiliyor. Araştırmacılar, bu yöntemi daha hesaplama açısından verimli hale getirdi ve açık bir şablon oluşturarak herhangi bir algoritmanın iç işleyişine gerek kalmadan gizlileştirilebilmesi için bir yol gösterdiler.
Takım, PAC Gizliliği’nin yeni versiyonunu, veri analizi ve makine öğrenimi için bazı klasik algoritmaları gizlileştirmekte kullandı.
Gürültü Tahmini ve Performans
Hassas verileri korumak amacıyla, mühendisler genellikle bir modele gürültü veya rastgelelik eklerler. Bu, bir saldırganın orijinal verileri tahmin etmesini zorlaştırır. Ancak, gürültünün eklenmesi modelin doğruluğunu düşürebilir; bu nedenle mümkün olduğu kadar az gürültü eklenmesi önemlidir.
PAC Gizliliği, bir algoritmaya eklenmesi gereken en küçük gürültü miktarını otomatik olarak tahmin eder. Bu yeni versiyon, daha hızlı bir şekilde çalışarak büyük veri setlerine ölçeklenebilirlik sağlar.
Ayrıca, bu yeni algoritma, spesifik veri özelliklerine göre ayarlanmış anizotropik gürültü tahmin edebildiği için, eklenmesi gereken toplam gürültü miktarını azaltarak gizlileştirilmiş algoritmanın doğruluğunu artırma potansiyeline sahiptir.
Gizlilik ve Kararlılık İlişkisi
Geliştirici Mayuri Sridhar, daha istikrarlı algoritmaların PAC Gizliliği ile gizlileştirilmesinin daha kolay olacağını öne sürdü. Araştırmacılar, sınırlı sayıda deneme ile gürültüyü tahmin edebileceği yeni PAC Gizliliği versiyonu ile klasik algoritmalar üzerinde testler gerçekleştirdiler. Daha stabil algoritmalar, eğitim verileri değiştiğinde çıktılarında daha az değişkenlik gösteriyor.
Takım, yeni PAC Gizliliği versiyonunun saldırı simülasyonlarında gizlilik garantilerini sağladığını kanıtladı. Araştırmacılar ayrıca, algoritmaların PAC Gizliliği ile birlikte tasarlanmasının, gizlilik, güvenlik ve sağlamlık açısından nasıl daha verimli olabileceğini keşfetmek istiyorlar.
Sonuç olarak, gelecekte gizlilik sağlama yöntemlerini geliştirmenin ve bu yöntemleri uygulanabilir hale getirmenin yollarını aralayacaklar.
