首先，现有法律限制的是什么样的数据交易，什么数据才是可交易的，法律保护的是客户隐私数据，还是数据的全部属性？...数据是有很多属性和分类规则，用户的个人的数据除了客户资料之外，还包括用户数据，还有平台记录的与用户有关的行为。所以，不能将数据简单等同于个人信息和隐私。 所以说，在数据交易前，需要对数据做脱敏处理。...才能继续对"不具有个人识别性"的数据或属性进行交易。但是，数据的哪些属性不具有个人识别性呢？ 从技术角度看，无论是信息挖掘，还是交叉分析，都可能把看似不泄密的数据，转化生成能够辨识客户的隐私信息。...其次，经过加工之后处理的数据财产权，到底是归属于数据的生产者，还是原始数据的拥有者？ 有的人认为：大数据源于对个人数据和信息的再利用，之后虽通过技术加工处理，但数据的产权还应该归属于个人。...另一种观点是：大数据应用就像开矿一样，如果没有企业的运作和投入，数据就不能产生应有的价值。因此，数据的所有权应该属于数据的生产企业，并拥有从中汲取收益的权利。
在大数据时代，明星艳照泄露、企业侵占用户隐私等事件层出不穷，难道得绝望地承认：隐私已死？ 希望挤挤还是有的。...2014年，一大批专业技术人员、研究专家、艺术家、积极人士和部分企业都开始着手研发能够抵制网络入侵的技术工具。...麻省理工大学奉劝用户珍爱数据，远离泄密 新开发的OpenPDS系统能够允许相关应用或软件获取必须信息的同时，保护用户的隐私安全。 3. 政府监控早知道 ?...无论是使用手机还是电脑上网，我们的网购历史痕迹都出卖了我们的隐私数据，也使得商家根据网购情况经常性地改价。 5....DNA清除剂，基因不留痕 请注意，并非犯罪分子才需要它，在基因数据时时被窥视的情况下，最好还是备上一支，让你的隐私毫无痕迹。 6. 未来大数据侵占个人隐私的三大途径 ?
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI吃数据，越吃越便利。数据从哪来？很可能是从你的隐私里来。 但科技公司随意使用隐私数据的时代可能要终结了。...虽然Chrome最近两年才用上这项隐私保护功能，但实际上，隐私计算的相关技术已经发展了几十年。 简单来说，隐私计算就是通过技术实现数据隐私和安全保护下的数据共享。...“四小龙”里的翼方健数从数据的使用过程中，描述了如何实现隐私计算技术：数据不出平台，数据在平台内授权使用，平台只输出数据的价值，达成数据安全、隐私保护和价值输出的目标。 ?...隐私计算应该是一个集安全存储和安全计算一体化的方案，来帮助客户从数据准备、数据计算以及数据应用的完整解决方案，并在过程中保障数据隐私安全。 ?...医疗行业一直被标榜为隐私计算领域的3大典型应用场景之一，但是纵观行业内，涉及企业寥寥无几。
太阳底下无新事，微博之下无隐私。 超大规模网络分析 仅仅分析某人的好友，这太easy了。...结论：应当更关注用户隐私 我们分析的只是信息海洋中的沧海一粟。仅仅通过公开的数据，就能做出大量的分析。 如今人们如此的依赖于手机和各类应用。电商掌握了所有的购物行为，地址，银行账户，电话号码。...总之，如今的互联网，根本没有任何隐私可言。理论上说，通过半公开的数据，你就能了解某人的一切隐私。而这些数据只是冰山一角，大量的暗数据蕴含着更可怕的能量。...彼时，在“开放数据平台”的风气下，各大微博API接口是非常开放的。只要拥有高级访问接口，便可以几乎无限制地访问所有数据。然而棱镜门之后，用户对数据隐私开始前所未有的重视。...下图展示了一位大牛的江南骑行路线，红点下标出了他出现的时间和发的微博： ?
这一切也为本就“忧心忡忡”的数据安全和个人隐私保护带来了更多的担忧。 虽然数据安全和隐私保护早已经不是新话题，但是在AI领域有着更加严峻的挑战。...特别是随着类似于Bard、文心一言、GPT-4等这些利用超大量个人数据的大模型的AI能力的出现，以及AI通过互联网在各行业的迅速渗透，近些年里相关的危机明显加剧。...数据泄露、黑客攻击、个人隐私信息非法利用等事件频发，给企业和个人带来了巨大的损失。 2022年12月，法国监管机构对微软公司处以6000万欧元罚款，原因是该公司的相关行为违反了法国的数据隐私规则。...对于安全可信云计算、 大规模数据保密协作、 隐私保护的深度学习等涉及大数据、高性能、通用隐私计算的场景， TEE 是首选的技术手段。...第 1 章介绍了数据安全和隐私保护面临的挑战和核心需求、隐私保护计算概念，以及人工智能领域中的攻击模型和典型安全问题。第 2 章纵览和比较了各种隐私保护计算技术和解决方案。
人工智能在大型语言模型(LLM)如ChatGPT等方面对数据隐私带来了挑战，凸显了健全的安全措施的需求。...当前人工智能数据隐私状况 尽管LLM具有巨大潜力，但人们日益担心它们的数据隐私方法。例如，虽然强大，但OpenAI的ChatGPT利用用户数据改进其能力，有时还与第三方共享这些数据。...随着LLM应用程序和工具的使用量飙升，存在一个明显的缺口：通过保护训练数据的输入和模型输出的任何数据来保护这些模型处理的数据的隐私。...大语言模型中的数据蔓延 大型语言模型中数据传播是指通过模型输入意外传播机密信息。鉴于LLM的复杂性和大规模训练数据集，确保这些计算模型不会无意中泄露专有或敏感信息至关重要。...它通过清理数据来保护用户数据的隐私，确保在与LLM交互之前删除个人或敏感信息。
同盾科技合伙人、副总裁陈文 与会嘉宾提出，新法出台后金融数据合规应用或面临三大挑战，但不可误读法律，新法的要求是保护与利用并重。...陈文强调，解决数据孤岛问题既要有技术手段例如隐私计算，又要有包括行业协作机制或公约之类的制度管理手段。...目前，隐私计算技术、区块链技术成为解决“数据可用不可见”的热门方向，学术界对隐私计算的各种模型和算法有着广泛研究。不过，在数字金融领域如何将这些技术落地，是一个必须解决的问题。...据陈文介绍，今年被市场认为是隐私计算的元年，隐私计算能够保证满足数据隐私安全的基础上，实现数据价值和知识的流动与共享，实现“数据可用不可见”“数据不动模型动”。...三是数据流通存在诸多困难，因此需要利用隐私计算、区块链的技术来打造一个体系，来解决包括数据的确权、定价和交易在内的实际应用问题。
也就是说，在ChatGPT的训练数据集之中，有许多答案包含了指向部分答案的Imgur链接，所以Imgur链接和正确答案高度相关。...推算一下，自2014年以来，互联网上创建的数据量激增了860%。按照这个逻辑，Imgur现在可以托管大约62.4亿张图像。...所以，要谨记自己上传或者输入的内容都会被用于训练ChatGPT，如果不想泄露隐私，切记要把上传聊天纪录的按钮关闭。 并且，任何你在互联网上留下的数字足迹，都有可能在某一天变成AI的训练数据。
编辑导语 SDK采集包括五大类，开发者可以采集到信息：“设备信息”、“应用信息”、“传感器信息”、“账号信息”、“网络相关信息”。...隐私数据的用途及风险 以上代码基本可以囊括目前市场上SDK采集数据涉及用户隐私的类别，下面再就本文中各类数据采集后的用途，以及每个数据存在的隐私风险为大家做个评估。...完全泄露用户隐私数据，侵犯用户隐私。隐私保护建议：提前做数据披露，需要获得用户许可。 2、账号信息类（风险程度：高） SDK采集数据指标：获取用户账号。...此类数据的采集对于用户隐私安全的侵害影响不大。 隐私保护建议：提前做数据披露，需要获得用户许可，SDK隐私政策、协议。...以上五大类数据指标是可以通过Android提供的标准系统接口获取，但如果使用，必须第一时间告知用户要采集用户哪些数据，并告知用户这些数据用途是什么，在用户同意的情况下才可使用。
这自然引发了对隐私问题的讨论和担忧，DeepMind 一直声称隐私与信任是它们首要考虑的问题，所有数据会被加密且不会与母公司谷歌分享，但依然有不少学者质疑 DeepMind 此言的真实性。...当属反对声音最激烈的一个，在与 Hal Hodson 合写的一篇名为《Google DeepMind and healthcare in an age of algorithms》中，她质疑 DeepMind 在数据及隐私保护上的意愿...2016 年 9 月，DeepMind 三大创始人之一 Mustafa Suleyman 与 Royal Free 的 Subir Mondal 签署了一份八页的信息共享协议（ISA），这份时效五年的协议显示...，Royal Free 是数据的实际控制方，而 DeepMind 只是一个数据处理方。...看热闹不嫌事大的 BBC 记者 Jane Wakefield 还邀请双方在一个公开场合进行回应，并表示，「自然，我们非常关心谷歌与 DeepMind 进军医疗领域，毕竟它此前并没有涉足过，此外，这些公司并不属于传统专业的卫生信息技术与基础设施提供商
作者：Qizhe Xie等 编译：闫娜、李翔宇 转载自：图灵Topia(ID:turingtopia)，未经允许不得二次转载 近日，谷歌AI发布了一篇博文，博文指出可以对无标注数据执行数据增强，从而显著提高了半监督学习...然而，当标注数据稀缺时，很难通过训练使神经网络表现良好。这种情况下，研究人员可以应用数据增强技术，例如：通过转述一个句子或旋转一个图像，可以有效加的训练数据量。...在近来的工作中《用于一致性训练的无监督数据增强(UDA)》一文中，我们发现可以对无标注数据执行数据增强，从而显著提高半监督学习(SSL)的性能。...GitHub传送门： https://github.com/google-research/uda 无监督数据增强 无监督数据增强(UDA)同时使用标记数据和未标记数据。...然后，UDA通过联合优化标注数据的监督损失和未标注数据的无监督一致性损失来计算最终的损失。 ? 关于无监督数据增强的概述 左: 使用标注数据计算标准监督损失。
6大数据库，挖掘7种业务场景的存储更优解在当今数据驱动的时代，企业对于数据库的需求愈发复杂多样。为了应对各种业务场景，选择和应用合适的数据库变得至关重要。...本文将深入探讨6大数据库技术，并为其在7种常见业务场景下的存储提供更优解。...首先，我们简要介绍这6大数据库技术：关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如Redis、MongoDB）、列式数据库、图数据库、时序数据库以及面向对象数据库。...每种数据库都有其独特的特点和适用场景。接下来，我们将这6大数据库技术与7种业务场景相结合，探讨其存储更优解。电子商务网站：对于电子商务网站而言，商品信息、用户数据以及订单数据的快速存储和查询至关重要。...图数据库以其对复杂关系的处理能力，成为该场景下的理想选择。实时数据分析：对于需要实时处理和分析大量数据的场景，如物联网应用，列式数据库以其高效的数据压缩和查询性能，提供了更优的存储解决方案。
相比之下，它们在美国的四大竞争对手——Alphabet，亚马逊，苹果和Facebook——参与的AI投资交易仅占一小部分，总计约17亿美元。 差距有点悬殊。...相比之下，在硅谷是最活跃的公司谷歌的母公司Alphabet的投资活动，远远落后与腾讯，参与的AI投资仅16亿美元。 2016年，腾讯启动了一个AI Lab，其愿景是“让AI无处不在”。...新加坡国立大学李光耀公共政策学院副教授James Crabtree表示：“这些中国科技公司在本土市场的巨大优势在于，它们将不同的数据汇集在一起的能力远远超过西方，因为隐私要求较低。”...报告显示，近年来创业活动和风险资本投资的地图正在经历一个快速而深刻的全球化时期，美国曾经独一无二的统治地位现在受到欧洲、中国、印度和其他地方强大的创业城市迅速崛起的挑战。...AI对获取是渴求的——它获得的数据越多，它就越智能——中国拥有14亿手机用户，相比美国的4.27亿，拥有巨大的优势。 由于政府对大企业的影响力，有人担心这些政策会破坏贸易规则，中国有不公平的优势。
而四六成绩就像大家的隐私一样，任何人多花点时间都可以把你的隐私数据全部查找出来。 一张照片能出卖了你多少隐私？...生活中还有非常多能拿到你隐私的方法，而今天给大家展示的隐私泄漏的案例，只是数据全裸时代的冰山一角，冰山之下还有很多你不知道的世界。 ?...你对数据的提取和使用方式了解得越多，你就能更好地维护自己的数字隐私。...这三种软件在隐私保护方面都享有很高的声誉。 2 学会清理数据信息 你应该经常检查自己的隐私设置，关闭不使用的功能，注销掉那些已经不经常使用的网站账号。你现在还能回忆起你曾经注册过哪些网站了吗？...因为登陆此网站就表明你直接告诉这个网站你正在浏览它，那么世界上所有的隐私保护技巧都将变得一无是处。
另外，从安全和隐私合规性方面考虑，开发团队如果使用外部第三方云测服务对持续集成系统构建的应用进行测试，由于这个阶段构建的应用一般包含大量的 Debug 信息，也可能涉及未公开的新特性甚至商业机密，上传给外部第三方多少有些顾虑...此外，Hydra Lab 还支持安卓和 Windows 平台应用的性能测试，目前可以提取被测应用的电量和内存消耗数据，并在测试报告中可视化呈现。...第三，重视数据的价值，高能的模型都是优质数据喂出来的，Hydra Lab 项目团队目前也在探索各场景下用于软件测试数据集的构建。 InfoQ：您认为大模型在软件研发工作流中最大的价值是什么？...另一方面，大模型也将给软件开发带来一些挑战和风险，例如如何保证大模型生成的代码的正确性和安全性，如何处理大模型可能存在的偏见和误导，如何保护大模型使用的数据的隐私和版权等。...周乐： 非常认同绍鹏的观点，有道无术，术尚可求也，有术无道，止于术。
文 | 谷歌 AI 译 | 丛末 去年，谷歌、DeepMind联手推出基于模型的强化学习智能体PlaNet，能解决各种基于图像的控制任务，性能可媲美当时最先进的无模型智能体，并且在数据效率上提升50...相比之下，基于模型（Model-based）的强化学习方法还可以学习环境的简化模型。...使用 PlaNet世界模型的一大优势在于，使用密集的模型状态而不是图像来做提前预测，会大大提高计算效率。这使得该模型能够在单个GPU上并行预测数千个序列。...相比之下，Dreamer 一方通过分离规划和行为，来实现这一成本昂贵的搜索。一旦它的行为者网络在预测序列上经过训练，它就可以计算与环境交互的动作，而无需额外的搜索。...四个智能体的最终性能如下图所示： 在有20个任务的基准上，无论是最终的性能，还是数据效率和计算时间，Dreamer都超越了最佳无模型智能体（D4PG）、基于模型的智能体（PlaNet）。
身处“数据时代”，如何有效挖掘数据中蕴藏的智能而不侵害数据本身的隐私和安全，是我们推动社会进步和生产力发展需要共同思考和实践的一个课题。...隐私计算的本质就是在实现“数据可用不可见”这一目标的过程中产生的一系列理论和技术。 本次给大家推荐的书是杨强教授和陈凯教授的新作《隐私计算》。...、隐私计算在广告推荐中的应用、隐私计算在数据查询中的应用、隐私计算在医疗领域的应用：基因研究、隐私计算在医疗领域的应用：医药研究、隐私计算在语音识别领域的应用、隐私计算在政务部门的应用、隐私计算在用户数据统计的应用...陈 凯 香港科技大学计算机科学与工程系副教授、博导、研究生部主任，智能网络与系统实验室（iSING Lab）主任，香港科大-微信人工智能技术联合实验室（WHAT Lab）主任，香港人工智能与机器人学会...杨 强 加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，微众银行首席人工智能官，香港科技大学讲席教授，AAAI 2021大会主席，中国人工智能学会（CAAI）荣誉副理事长，香港人工智能与机器人学会（HKSAIR
的研究人员推出了 LAB-Bench 生物学基准测试数据集，用于评估 AI 系统在文献检索和推理、图形解释、表格解释、数据库访问、撰写协议、DNA 和蛋白质序列的理解和处理、克隆场景等实际生物学研究的表现...比如，浙江大学团队曾在海洋领域推出大语言模型 OceanGPT，微软曾在生物医药领域开发大语言模型 BioGPT，上海交通大学曾在地球科学领域提出大语言模型 K2。...的研究人员推出了语言 Agent 生物学基准 (Language Agent Biology Benchmark, LAB-Bench) 数据集，LAB-Bench 包含 2,400 多道选择题，用于评估...* LAB Bench 语言模型生物学基准数据集： https://go.hyper.ai/kMe1e 论文的通讯作者 Samuel G....* LAB Bench 语言模型生物学基准数据集： https://go.hyper.ai/kMe1e 以上就是 HyperAI超神经本期为大家推荐的数据集，如果大家看到优质的数据集资源，也欢迎留言或投稿告诉我们哦
但在数据共享过程中，不可避免会涉及到两个问题：隐私泄露和数据滥用。...随着对数据安全的重视和隐私保护法案的出台，以前粗放式的数据共享受到挑战，各个数据拥有者重新回到数据孤岛的状态，同时，互联网公司也更难以收集和利用用户的隐私数据。...当前，业界解决隐私泄露和数据滥用的数据共享技术路线主要有两条。...基于MPC的多方数据共享学习训练流程如下： ? 如图所示，训练步骤为： 1. 机构用户从Data Lab下载训练服务并本地部署 2. 用户在Data Lab的训练平台上进行训练任务的构建 3....它们侧重于不同的数据共享场景，采用不同的技术，相比之下，蚂蚁金服的共享学习兼容多种安全计算技术，并且支持多种机器学习算法和使用场景。 除此之外，共享学习和联邦学习的差异在于： 1.
除了依靠法律制度保护隐私，利用技术保护数据安全也至关重要。作为一种在保护数据安全的同时兼顾行业应用与发展的新型技术，隐私计算也获得了越来越多的关注。...相比于传统数据保密方法，隐私计算最大的亮点是使数据在各个环节中「可用不可见」，通过实现数据的物理分散、逻辑集中，在确保数据安全隐私性的同时，挖掘数据价值、促进价值流通。...《隐私计算》系统讲解了隐私计算的基础技术和实践案例，并具有以下 5 大特色。 一是内容系统完整全面。...本书呈现相对完整的隐私计算知识体系，系统阐述隐私计算关键技术，包括 4 大发展阶段，5 大应用平台，9 大落地实践案例。 二是理论应用价值兼备。...作者简介 陈凯，香港科技大学计算机科学与工程系副教授、博导、研究生部主任，智能网络与系统实验室（iSING Lab）主任，香港科大 - 微信人工智能技术联合实验室（WHAT Lab）主任，香港人工智能与机器人学会
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