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亚马逊饱受争议的AI识图工具,如今被用于简化医学图像脱敏过程

Rekognition将联合亚马逊Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务,以更有效的方式抽取医学图像中的个人健康信息(PHI)。...另外,随着数字化的推进,设备的类型也丰富起来,从CT扫描到MRI再到超声波,用于医学研究的数据积累越来越多。 但医务人员在处理医学图像信息时仍然面临一个问题,患者的隐私数据需要被保护。...因此需要安全的数据标记和处理过程,但此过程往往需要人工操作。 个人健康信息(PHI),包括个人过去、现在或未来的生理或心理健康状况、相关医疗过程、医疗费用三部分。...日前,亚马逊官网称,其Amazon Comprehend Medical 医学语言处理服务和Rekognition图像识别软件及视频分析服务将被联合应用于医学影像的PHI识别及处理过程。 ?...据雷锋网了解,在实际的机器学习和预测结果过程中,Amazon Rekognition可以从图像中提取文本,然后依托Amazon Comprehend Medical功能来帮助研究者识别和检测PHI。

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【亚马逊人脸识别噩梦】贝索斯将AI武器化遭大规模抗议

亚马逊有一款名为Amazon Rekognition的产品,这将你最糟糕的噩梦。 这款产品可以实时识别,跟踪和分析人员,并在单幅图像中识别多达100个人。...它还可以快速扫描收集的信息,与数据库数千万张面孔进行比对。...虽然亚马逊并不是唯一与警方合作的技术公司,但亚马逊的规模、影响力和能力让人觉得Amazon Rekognition将有很大可能被广泛采用。...除了要求停止出售Rekognition之外,亚马逊员工在信中还呼吁公司停止对数据分析公司Palantir提供支持。...从商业方面考虑,亚马逊的技术与市场策略也无可厚非,但是,我们仍然希望企业将安全与隐私作为自己商业布局的前提,并为此做出一些改变。

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人脸识别技术的真相

越来越多的公民自由和隐私协会指出人脸识别的使用存在违反公民自由和隐私的危险,包括ACLU、人权观察、电子前线基金会以及英国的老大哥观察。...有40家协会在一封给Amazon的、有关人脸识别系统Rekognition的邮件上签名,要求Amazon不再允许政府使用AWS Rekognition。...2016年,作为Amazon Web Services云业务的一部分,Amazon推出了Rekognition。...我们并不是总能获得主体的正面照,使用其他角度的照片会让处理过程增加额外的校准步骤。...可靠起见,人脸识别需要大型的训练数据集和强大的匹配模型。谷歌和Facebook利用人们上传到其平台的照片构造了大型的专有数据集。也有开源的大型数据集可供使用。

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如何保护数据平台的隐私数据

在大多数国家和地区,都有严格的法律保护个人隐私。这些法律规定了如何收集、使用和储存个人数据,并规定了违反这些规定的后果。负责处理个人数据有助于遵守这些法律和规定,避免违反法律的后果。...通常,与商业性质有关或与合同有关的数据被认为是敏感的,泄露这类数据往往会影响商业运营或面临法律风险。 如何识别隐私数据? 对于数据工程团队,一般来说没有统一的敏感信息的标准。...隐私计算是一种技术,旨在保护数据隐私和安全,同时允许在不泄露原始数据的情况下进行数据处理和分析。它通过在受信任的执行环境中进行数据处理来实现这一目的,以便在数据处理完成后将结果返回给请求方。...处理加密时需要考虑的问题: 如何管理加密密钥,如何保证密钥安全地和其他系统集成? 多个实体之间安全地共享加密密钥? 对于问题1,我们选择了开源的密钥管理系统HashiCorp Vault。...数据平台数据仓库作为数据的集中式采集处理场所也应该提高对个人隐私数据处理的关注度。 保护隐私数据的关键技术主要有数据脱敏、匿名化和加密技术。此外,隐私计算和合成数据等技术也值得关注和实践。

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美国参众两院议员中有28名罪犯?亚马逊AI人脸识别系统遭质疑

(出于隐私保护,该组织拒绝透露具体来源,但很多州把人脸照片作为公共记录。)亚马逊的系统也比非基于云的产品便宜得多,仅收取了 ACLU 12.33 美元的测试费用。...ACLU 进行了一次人脸识别实验,他们利用 25,000 张公开发布的罪犯照片建立了一个人脸数据集,然后根据 Rekognition 系统,使用国会所有现任议员的公开照片对该数据库进行面部相似性搜索。...在此案例中,ACLU 使用了罪犯人脸数据库,该数据库可能对 Rekognition 系统识别的准确率造成重大影响。 4....另一方面,政府当然需要认真思考如何设置恰当的置信阈值,以使执法部门有效地使用新工具。 ? ?...ACLU 展示了 28 名被「错误匹配为罪犯」的美国现任国会议员 参考原文:https://www.theverge.com/2018/7/26/17615634/amazon-rekognition-aclu-mug-shot-congress-facial-recognition

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15万人联名抗议!亚马逊人脸识别误判28名国会议员为罪犯

Rekognition是亚马逊最具争议的产品之一。这是一款在亚马逊服务器上运行的图像识别AI软件,用户需要为使用该软件处理的每张图片向亚马逊付费。...该组织警告称,无处不在的面部识别软件可能侵犯人们的隐私,并造成一个无缝不入的政府监控系统。...在测试时,ACLU使用25000张公开的入监,照构建了一个面部照片数据库和搜索工具。然后,他们搜索了这个数据库,比对了所有现任参众两院议员的公开照片。...亚马逊发言人通过电子邮件回应道: “关于ACLU最近对Amazon Rekognition的测试,我们认为,通过在测试中设置最佳实践的置信度阈值(即Rekognition发现一个匹配的百分比),结果可能会得到改进...一位知情人士表示,当亚马逊直接与执法机构合作时,如奥兰多警察局,亚马逊会教他们如何减少误报,避免人为的偏见。 值得注意的是,“误报”是人脸识别技术公认存在的问题。

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数据时代,用户的隐私如何守护

苹果声称他能通过数据计算出用户群体的行为模式,但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差分隐私技术又是怎么做的呢? 在大数据时代,如何才能保证我们的隐私呢?要回答这个问题,我们首先要知道什么是隐私。...输出结果变换:加入噪声 在差分隐私中,防止隐私泄露的重要因素是在查询结果中加噪音,对于数值的查询结果,一种常见的方法就是对结果进行数值变换。要解释如何加入噪音,我们先看一下下面的这个例子: ?...假如某公司公开了数据,并且对外提供了查询数据的接口 f(x),针对不同的查询 x,服务器都会输出一个查询结果 f(x) + 噪声,加入噪声就是为了保证 ε-差分隐私。 那么如何选择噪声呢?...实际案例 在实际应用中使用差分隐私时需要考虑的问题还有很多,我们在介绍差分隐私的时候假设所有的查询操作都由可信的数据处理数据库里存储着用户的原始数据。...最后我们详细介绍了差分隐私的概念,以及实际应用中应如何使用差分隐私

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基于Amazon Rekognition构建人脸识别系统

目前人脸识别的api有旷视、百度等,今天我们使用的是Amazon Rekognition提供的api来搭建人脸识别,通过这个api只需要编写一个简单的python脚本就可以进行人脸检测和人脸识别。...单人脸检测 使用Amazon Rekognition之前,我们需要注册aws账户并安装boto3函数库,在做好准备之后,我们开始识别单人脸图片检测。...我们先导入函数库: import boto3 from PIL import Image %matplotlib inline 现在我们需要一张我们想要处理的图片,我们将此图像发送到Rekognition...您可以在下面的代码段中找到它是如何完成的。...重要的是Rekognition存储在集合中的信息不是实际图像,而是Rekognition算法提取的特征向量。让我们看看如何创建集合并添加索引。

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从爬取到分析:Faraday爬取Amazon音频后的数据处理

分析页面结构:确定音频数据在页面中的位置,以及如何通过URL或其他方式访问这些数据。遵守法律法规:确保爬取行为符合Amazon的使用条款和相关法律法规。...编写爬虫逻辑:编写代码以遍历Amazon的音频产品页面,提取音频的相关信息,如标题、价格、评论等。处理分页和循环:Amazon的音频数据可能分布在多个页面上,需要编写逻辑来处理分页和循环爬取。...https_proxy'] = proxy_urlif __name__ == "__main__": scraper = AmazonAudioScraper() scraper.run()数据处理与分析数据清洗爬取到的数据往往是杂乱无章的...数据清洗包括:去除重复数据:确保每条数据都是唯一的。格式统一:将数据转换为统一的格式,便于后续处理和分析。错误修正:修正数据中的错误或不完整的信息。...,并进行了初步的数据处理和分析。

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20家股东联名施压,要求贝佐斯停止向警方出售面部识别软件

随着美国在机场、入境处甚至学校采用人脸识别技术,覆盖到越来越多的生活的地方,人们对隐私的担忧逐渐显现。...据一份公开的文件显示,包括华盛顿县警长办公室和奥兰多警察局在内的执法机构都使用了 Rekognition,他们可以上传人脸数据库,并自动识别个人。...Rekognition 也被许多非执法客户使用,包括 Pinterest 和 C-SPAN。...股东们指出,Facebook 数据隐私泄漏审查事件是个警示。股东们写道:“我们担心,这项技术将被用来不公平地、不成比例地瞄准和监视有色人种、移民和公民社会组织。...由美国公民自由联盟( ACLU )牵头的 70 多个民权组织在请愿书写道:“面部识别并不是中立的技术,不管亚马逊如何部署。

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从爬取到分析:Faraday爬取Amazon音频后的数据处理

分析页面结构:确定音频数据在页面中的位置,以及如何通过URL或其他方式访问这些数据。 遵守法律法规:确保爬取行为符合Amazon的使用条款和相关法律法规。...编写爬虫逻辑:编写代码以遍历Amazon的音频产品页面,提取音频的相关信息,如标题、价格、评论等。 处理分页和循环:Amazon的音频数据可能分布在多个页面上,需要编写逻辑来处理分页和循环爬取。...field-keywords=audio&index=electronics' audio_data = scrape_audio_data(category_url) # 打印结果 puts audio_data 数据处理与分析...数据清洗包括: 去除重复数据:确保每条数据都是唯一的。 格式统一:将数据转换为统一的格式,便于后续处理和分析。 错误修正:修正数据中的错误或不完整的信息。...上的音频产品数据,并进行了初步的数据处理和分析。

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安卓应用安全指南 5.5.1 处理隐私数据 示例代码

5.5.1 处理隐私数据 示例代码 原书:Android Application Secure Design/Secure Coding Guidebook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA...5.5.1.1 授予广泛同意和特定同意:包含应用隐私政策的应用 要点: 首次加载(或应用更新)时,获得广泛同意,来传输将由应用处理的用户数据。 如果用户未授予广泛同意,请勿传输用户数据。...在传输需要特别细致的处理的用户数据之前获得特定同意。 如果用户未授予特定同意,请勿传输相应的数据。 向用户提供可以查看应用隐私策略的方法。 提供通过用户操作删除传输的数据的方法。...提供通过用户操作停止数据传输的方法。 使用 UUID 或 cookie 来跟踪用户数据。 将应用隐私策略的摘要版本放置在素材文件夹中。...要点: 首次加载(或应用更新)时,获得广泛同意,来传输将由应用处理的用户数据

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安卓应用安全指南 5.5.2 处理隐私数据 规则书

5.5.2 处理隐私数据 规则书 原书:Android Application Secure Design/Secure Coding Guidebook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA...4.0 处理隐私策略时,遵循以下规则: 5.5.2.1 将用户数据的传输限制为最低需求(必需) 将使用数据传输到外部服务器或其他目标时,将传输限制在提供服务的最低需求。...5.5.2.2 在首次加载(或应用更新)时,获得广泛同意来传输需要特别细致处理或用户可能难以更改的用户数据(必需) 如果应用向外部服务器,传输用户可能难以更改的任何用户数据,或需要特别细致处理的任何用户数据...如果用户不同意,应用应该终止或以其他方式采取措施,来确保所有需要传输数据的功能都被禁用。 这些步骤可以确保,用户了解他们在使用应用时如何处理数据,为用户提供安全感并增强他们对应用的信任。...(必需) 向外部服务器传输任何需要特别细致处理的用户数据时,除了需要获得一般同意之外,应用必须获得用户对每种这类用户数据(或涉及传输用户数据的每个功能)的预先同意(选择性加入)。

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315曝光数据隐私问题,企业如何上好数据隐私保护这门必修课?

无独有偶,近年来数据滥用、数据隐私保护不利的现象频发,涉及到科技、金融、教育等多个领域,也让数据安全相关话题多次成为焦点,这驱使业界共同思考该如何上好数据隐私保护这门必修课: 即在数字经济蓬勃发展的今天...,数据成为企业最重要的生产要素,面对逐渐完善的数据法律与条例,以及日益猖獗的数据黑产,企业的数据安全合规体系应该如何建设,以实现对业务的保驾护航;企业又应该如何安全、合规地使用数据,让数据价值得以最大化...01 打开数据隐私保护新思路 十年前,舍恩伯格在《大数据时代》指出,大数据将开启一次重大的时代转型。如今看来,深以为然。...种种变化无疑让很多企业的数据安全与隐私建设需要与时俱进。多位数据隐私保护领域的专家向大数据在线表示,企业数据安全与合规建设需要新思路,从制度、意识和员工等多个角度全面提升数据安全水平。...员工对于数据隐私保护的重视以及数据合规使用,将极大有利于减少诸多隐患。

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Amazon进军AI主战场,力争AI大饼

机器学习与深度学习虽然是近年来非常热门的AI新兴技术,然而两者的技术门槛极高,不仅需要熟悉机器学习与人工神经网络算法的专家,流程中也需要高度仰赖技术专家处理机器学习算法、调校机器学习模型,再加上事前需搜集处理大量资料...Amazon新推出的3项云端AI服务中,第一项是立基于深度学习技术的图像识别与分析服务-Amazon Rekognition。...这个图像识别服务可分析物件、人脸及场景,以一张拍照者从汽车副驾驶座拍摄女性驾驶的照片为例,Amazon ReKognition可分析出汽车、户外、白天及驾车等标签,而从脸部辨识则可分析出女性、微笑与太阳眼镜...,将人类语言转换为计算机可处理型式,再将处理的结果转换为人类自然语言,也就是人机对话。...目前Amazon RekognitionAmazon Polly服务皆已对外提供,而Amazon Lex则是预览版。Amazon Lex的计价为文字每千次查询为0.75美元,语音每千次查询为4美元。

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AI 安防人脸识别落地的冰火两重天

该市议员Ben Ewen-Campen说,公众越来越担心新技术将影响社会和谐,这是一场侵犯隐私的攻击,作为个人和家庭,在社会中获得自由越来越困难。 政府之下,部分企业也随之响应。...今年6月6日,英国《金融时报》报道,微软已经悄然删除其MS Celeb人脸识别数据库。 微软称该数据库是全球最大的公开人脸识别数据库。...今年夏天,亚马逊便将Rekognition交付至佛罗里达州奥兰多市以及俄勒冈州华盛顿县警长办公室作为执法工具。...比如通过 Amazon Rekognition,用户现在可以对数以万计的面孔进行实时面部搜索。和之前相比,搜索延迟缩短了5到10倍,同时允许存储的人脸数量增加了10到20倍。...像Rekognition这样的面部识别系统,可能会导致美国公民的私人数据被滥用及隐私遭到侵犯”。 在他们看来,将人脸识别技术应用到前端视频监控摄像机上,可能会打破隐私及实用性之间的平衡。

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安卓应用安全指南 5.5.3 处理隐私数据 高级话题

5.5.3 处理隐私数据 高级话题 原书:Android Application Secure Design/Secure Coding Guidebook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA...4.0 5.3.3.1 隐私政策的背景和上下文 对于智能手机应用获取用户数据,并向外传输该数据的情况,需要准备并显示应用隐私策略,来通知用户一些详细信息,例如收集的数据类型,以及数据处理的方式。...应用隐私策略的主要目标应该是,清楚地声明应用将访问的用户数据的所有类型,数据将用于何种用途,数据将存储在何处以及数据将发送到哪里。...除了应用隐私策略之外,另一个文档是企业隐私策略,它详细说明了公司从各种应用收集的所有用户数据如何存储,管理和处置。 企业隐私政策对应隐私政策,传统上用于遵循日本个人信息保护法。...需要特别处理的用户数据 位置信息,地址本,电话号码,邮箱地址,以及其他。

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智能家居浪潮来袭,如何让机器看懂世界 | Q推荐

Amazon KVS 主要用来进行视频接收存储和处理,此外,亚马逊云科技还提供机器学习、数据库等产品,帮助开发者完成业务目标。...上图是 Amazon KVS 和 Amazon Rekognition Video 整合的参考架构。由采集端、存储端、处理 / 分析端三部分组成。...处理实时的视频流,处理完成后,会把结果放到 Kinesis Date Streams 消息管道中,消息管道将数据给到 Kinesis Data Firehose,对消息管道的数据稍作转换加工,然后投递到...在实际应用过程中,首先,需要创建一个 Rekognition  Video stream Processor 来处理视频流;然后指定一个 Kinesis Date Streams 的位置;第三,也是比较重要的一点是指定搜索目标...首先,设备端推送视频流至 KVS;第二步,根据需要从视频提取图片保存至 S3;第三步,AI 处理模块可组合使用自建模型、Rekognition API 对图片、视频实现同步、异步推理,结果异常时通知手机客户端

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开放API如何处理数据隐私问题?看看GPT-3 是怎么做的

GPT-3是如何在所有的小模型中占据主导地位,并且在几乎所有的NLP任务中都获得了巨大的收益。它是基于对一个大数据集进行预训练,然后对特定任务进行微调的方法。...该API的设计方式是,一旦您为其提供了apt文本输入,它将在OpenAI服务器的后端处理它,并返回完成的文本,试图匹配您给它的模式。...在收到很多来自世界各地的企业利益使用这个非常强大的语言模型,OpenAI想出了公司账户,允许企业用户签署一个特殊的谅解备忘录(MoU)和数据隐私协议(DPA) OpenAI克服数据泄漏和数据隐私问题。...这两个请求/请求均由OpenAI独立处理,保留期仅适用于OpenAI,不适用于第三方。通过创建数据孤岛,无论保留窗口如何,第三方都将永远无法访问数据。...尽管人工智能显示出了很大的潜力,但打算构建人工智能模型的组织需要为数据隐私安全法规做好准备。GPT 3虽然只是在条款和使用上尽量避免了数据隐私的问题。

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