प्राइवेसी-प्रिज़र्विंग मशीन लर्निंग

कोई एक सही नंबर नहीं होता। यह डेटा, नुकसान की संभावना, और डेटा का कितनी बार इस्तेमाल हुआ है, इस पर निर्भर करता है। एक्सपर्ट्स सही रेंज को लेकर बहस करते हैं। आपने जो वैल्यू चुनी है और क्यों चुनी है, उसे रिकॉर्ड करें और प्राइवेसी स्पेशलिस्ट्स से उसकी समीक्षा करवाएं।

एन्क्रिप्शन डेटा को तब सुरक्षित रखता है जब वह स्टोर होता है या भेजा जा रहा होता है। मॉडल फिर भी डिक्रिप्ट किए गए डेटा से ही सीखता है, और उसे याद रख सकता है। होमोमॉर्फिक एन्क्रिप्शन और सिक्योर एन्क्लेव जैसी रिसर्च तकनीकें कंप्यूटेशन के दौरान डेटा को सुरक्षित रखती हैं, लेकिन वे लागत और जटिलता बढ़ा देती हैं। वे डिफरेंशियल प्राइवेसी से अलग समस्या को हल करती हैं।

नहीं। यह रॉ डेटा को लोकल रखती है, जो कि एक बड़ा फायदा है, लेकिन मॉडल अपडेट्स से भी जानकारी ज़ाहिर हो सकती है। यह तब सबसे ज़्यादा असरदार होती है जब इसे सिक्योर एग्रीगेशन और डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ इस्तेमाल किया जाए।

मिनिमाइज़ेशन और स्यूडोनिमाइज़ेशन से शुरुआत करें: कम डेटा इकट्ठा करें, सीधी पहचान मिटाएं और एक्सेस सीमित करें। डिफरेंशियल प्राइवेसी या फेडरेटेड लर्निंग को तभी जोड़ें जब कोई खास जोखिम इस अतिरिक्त मेहनत को वाजिब ठहराता हो।