Foto : digitalista/BigStock
Differentiel privacy: Teknik til sikker dataanalyse udbredes kun langsomt
Differentiel privacy muliggør dataanalyse uden at træde brugere eller myndigheder over tæerne. Men udbredelsen af teknologien er for langsom, mener dansk kryptografiekspert.
Differentieret privacy lader organisationer, myndigheder og virksomheder bruge og analysere persondata, uden at det går ud over brugernes privatliv.
Ved at tilføje en kontrolleret mængde støj til datasættet, som man kan tage højde for i dataanalysen, kan man garantere privacy uden at anonymisere data til ubrugelig ukendelighed.
Vil du have fuld adgang til DataTech?
DataTech skriver til dig, der arbejder professionelt med data og analytics. Vi giver dig inspirerende cases, nyheder og debat om alt fra Machine Learning-modeller til dataetik.
KMD bygger xAI med Graph Neural Networks: ML alene er ikke godt nok
12. maj 2020 04:23
Neurale netværk bygget på graph-databaser giver bedre præcision og forklarlighed, siger KMD's AI-boss.
Prøv DataTech
Få 3 ugers gratis og uforpligtende prøveabonnement
Klik herNævnte firmaer
Gert Læssøe Mikkelsen
Illustration: Alexandra Instituttet
Gert Læssøe Mikkelsen er leder af Security Lab i Alexandra Instituttet. Gert har en ph.d. i kryptologi fra Datalogisk Institut ved Aarhus Universitet med speciale i bl.a. multiparty computation, public key kryptologi og protokoller til at beskytte digitale identiteter.
