Повышение безопасности данных и сотрудничество AWS Clean Rooms представляет функции машинного обучения и дифференциальной конфиденциальности

Обеспечение безопасности данных и сотрудничество с помощью AWS Clean Rooms возможности машинного обучения и дифференциальная конфиденциальность

“`html

Amazon Web Services (AWS) представила новое обновление своей безопасной службы обмена данными, Clean Rooms, усилив ее возможности передовыми функциями машинного обучения (ML) и дифференциальной конфиденциальности. Эти усовершенствования позволяют предприятиям безопасно сотрудничать, использовать потенциал моделей машинного обучения и защищать конфиденциальность чувствительных данных при выполнении точного анализа данных.

Последняя версия Clean Rooms внедряет надежный комплект функций, направленных на укрепление конфиденциальности данных и усиление безопасного сотрудничества. Введение поддержки машинного обучения позволяет пользователям использовать модели ML, не раскрывая исходные данные. Эта инновационная функция позволяет проводить совместный анализ данных, не нарушая конфиденциальность данных, что является плюсом для предприятий, стремящихся извлечь полезные сведения, не разглашая конфиденциальную информацию.

Ключевым элементом является интеграция функций дифференциальной конфиденциальности в Clean Rooms. Эта новая функция вносит тщательно откалиброванные ошибки, или “шум”, в результаты запросов, обеспечивая точность анализа и одновременно затрудняя отдельный вклад данных. Рассматривая конфиденциальность как ограниченный ресурс с помощью составляющей бюджета конфиденциальности, эта функция защищает от утечки данных, предотвращает исчерпание ресурсов конфиденциальности и предотвращает потенциальные нарушения.

Дифференциальная конфиденциальность, технология, укрепляющая защиту конфиденциальности во время обмена данными, позволяет выявлять статистические закономерности, не компрометируя конкретные личные данные. AWS Clean Rooms упрощает применение этой технологии, упрощая ее внедрение. Позволяя включить функцию дифференциальной конфиденциальности и настройку политик конфиденциальности при совместной работе, пользователи могут легко использовать данную технологию для повышения конфиденциальности.

Чистые комнаты ML, новаторская функция в рамках этого обновления, позволяют пользователям использовать модели машинного обучения для прогнозного анализа, одновременно защищая конфиденциальные данные. Ее применение охватывает различные отрасли, способствуя нацеленным маркетинговым усилиям, выявлению потенциальных клиентов и ускорению клинических исследований без раскрытия критической информации.

Внедрение Clean Rooms ML предполагает обучение моделей, управляемых AWS, в рамках сотрудничества по обмену организационными данными, что позволяет пользователям избежать необходимости создания и развертывания собственных моделей. Эта безупречная интеграция возможностей машинного обучения предоставляет пользователям гибкие контрольные элементы для настройки прогнозов моделей, обеспечивая адаптивность и точность в анализе.

Кроме того, Clean Rooms внедряет ряд функций контроля конфиденциальности, предоставляющих пользователям полномочия на управление запросами и результатами, выполняемыми членами Clean Rooms с соответствующими правами доступа. Дополнительный уровень контроля усиливает безопасность данных и меры по обеспечению конфиденциальности в совместной среде.

В итоге, модернизированный Clean Rooms от AWS обозначает сдвиг в безопасном сотрудничестве по обмену данными, являясь значительным прогрессом в обеспечении конфиденциальности чувствительной информации и одновременно раскрывая потенциал всестороннего анализа данных. Объединение передовых возможностей машинного обучения и дифференциальной конфиденциальности позволяет AWS придерживаться приоритета защиты данных, не затрачивая при этом эффективность аналитической работы, открывая путь к более безопасному и информативному сотрудничеству в будущем.

Статья Повышение безопасности данных и сотрудничества: AWS Clean Rooms представляет функции машинного обучения и дифференциальной конфиденциальности появилась в издании MarkTechPost.

“`