Prywatność

Współczesne systemy oparte na uczeniu maszynowym (ML) są wszechobecne, od oceny zdolności kredytowej po wykrywanie oszustw. Panuje przekonanie, że im więcej danych, tym lepszy model. Jednak to “datocentryczne” podejście stoi w bezpośredniej sprzeczności z fundamentalną zasadą prawną: minimalizacją danych (DM). Zasada ta, zapisana w kluczowych regulacjach, takich jak RODO (GDPR) w Europie i CPRA w Kalifornii, nakazuje, aby zbierać i przetwarzać tylko te dane osobowe, które są “adekwatne, stosowne oraz ograniczone do tego, co niezbędne do celów, w których są przetwarzane”. ...

Modelowanie epidemii to kluczowe narzędzie ochrony zdrowia — ale potrzebuje wrażliwych danych (np. hospitalizacje, finanse, mobilność). Nowa praca „A Framework for Multi‑source Privacy Preserving Epidemic Analysis” (27 czerwca 2025) przedstawia hybrydowy model neuronowo‑mechanistyczny ze Różnicową Prywatnością (DP). Oznacza to: można używać prywatnych danych bez ryzyka naruszenia prywatności. 🌍 Dlaczego to ważne 🚑 Dokładne prognozy pomagają w alokacji zasobów (szczepionki, łóżka szpitalne). 🕵️‍♂️ Użycie danych prywatnych niesie ryzyko prywatności. 🔐 Differential Privacy (DP) wprowadza kontrolowany szum – chroniąc osoby na poziomie matematycznym. 🧠 Co to za framework? Neuron + Model mechanistyczny Model to hybryda: ...