أصبحت مخاوف خصوصية البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى مع تسلل أنظمة التعلم الآلي والذكاء التطبيقي إلى صناعات حساسة مثل الرعاية الصحية والتمويل والأمن القومي والخدمات الشخصية. وهذا يستدعي تطوير استراتيجيات تحافظ على الخصوصية لحماية المعلومات الخاصة مع الاحتفاظ بفائدة النماذج الذكية. يوفر هذا الاستطلاع نظرة شاملة على التعلم الآلي الذي يحافظ على الخصوصية، مع التركيز على الطرق التشفيرية والإحصائية التي تغير كيفية بناء أنظمة التعلم الآمن. يبدأ البحث بفحص أهم مكونات نموذج التعلم الآلي وتحديد أي منها يمكن حمايته لحل مشكلات الخصوصية المهمة. بعد ذلك، يستعرض المقال تقنيات التشفير الحديثة، بما في ذلك التشفير المتماثل، وإثباتات عدم المعرفة، والحسابات متعددة الأطراف الآمنة، ونهج إحصائي يُسمى الخصوصية التفاضلية، التي تدعم الحلول الحديثة لتعلم الآلة التي تحافظ على الخصوصية. ثم يستكشف البحث كيفية تطبيق هذه الاستراتيجيات بشكل مستقل وفي أنظمة هجينة لتحقيق الدقة والكفاءة وتوازن الخصوصية. يوفر هذا الاستطلاع اتجاهات واعدة لحماية المعلومات الحساسة أثناء تدريب النموذج واستنتاجه في العالم الحقيقي، مما يقدم رؤى حول تصميم أنظمة الذكاء التطبيقي الموثوقة.
دراسة لافانيا وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.