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新网络研讨会 - “隐私：故意保护AI时代的隐私和机密性”
隐私：与Reed Hepleroverview的AI A Library 2.0“ AI网络研讨会”时代故意保护隐私和机密性：在强大的AI工具正在迅速重塑我们如何与信息互动的时期，采取对个人和机构隐私的积极方法更为重要。本届会议侧重于使用生成AI工具（无论是故意的还是无意的）的现实和风险。我们将探讨如何即使用户相信他们的数据得到保护，即使他们的数据受到保护也可以暴露，推销和潜在滥用。通过现实世界中的警告性故事以及对隐私法律和道德陷阱的批判性检查，参与者将学习：AI可以将敏感的信息推断出来。危害的危害实践，用于匿名化或最小化与AI共享的数据，应用数据最小化的原则，最少的特权，最少的特权和知情同意。组织和个人的策略以保护私人和敏感的信息，以维护私人和敏感的信息，例如实施严格的访问控制，例如实施严格的访问控制，依赖于综合效果，并在互动范围内进行练习。故意控制您的英语隐私
来源:Steve Hargadon博客隐私：与Reed Hepler
库2.0“ AI网络研讨会”与芦苇hepler 概述：概述
在强大的AI工具正在迅速重塑我们与信息之间的交互时，采取积极主动的方法来获得个人和机构隐私比以往更为重要。本届会议侧重于使用生成AI工具（无论是故意的还是无意的）的现实和风险。我们将探讨如何将敏感信息暴露，推断和潜在滥用，即使用户认为他们的数据受到保护。通过现实世界的警告和对隐私法律和道德陷阱的批判性检查，参与者将学习：
AI可以从用户互动中推断和推断敏感信息的方式，其中有时超出了直接提供的范围，围绕隐私保护的法律和道德障碍，包括在识别和证明隐私危害的挑战，包括与AI共享的匿名或最小化数据的匿名或最小化数据原理的私人和最小化的私人信息，并提供私人的私人和私人的私人信息，并将其最小化的私人私有化的挑战，以及最小化的数据，以及例如实施严格的访问控制，依靠合成数据以及保持警惕的数据治理实践。
- AI可以从用户交互中推断和推断敏感信息的方式 - 有时超出了直接提供的信息。
检查与技术互动时侵犯隐私行为的各种危害。