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在 ML 管道中匿名化和保护用户数据的 3 种方法
在本文中，您将学习三种在现实世界的 ML 管道中保护用户数据的实用方法，以及数据科学家可以直接在其工作流程中实施的技术。
来源:KDnuggets简介
机器学习系统不仅仅是运行在数据上的高级统计引擎。它们是复杂的管道，在模型进行预测之前会涉及多个数据存储、转换层和操作流程。如果不采取谨慎的保护措施，这种复杂性就会为敏感用户数据的暴露创造一系列机会。
敏感数据可能会以乍一看并不明显的方式溜入训练和推理工作流程。原始客户记录、特征设计列、训练日志、输出嵌入，甚至评估指标都可以包含个人身份信息 (PII)，除非有明确的控制措施。观察者越来越认识到，即使在训练完成后，基于敏感用户数据训练的模型也可能会泄露有关该数据的信息。在某些情况下，攻击者可以通过查询模型来推断特定记录是否是训练集的一部分——一类称为成员推理攻击的风险。即使只能有限地访问模型的输出，这些情况也会发生，并且它们已经在跨领域的模型上得到了证明，包括生成图像系统和医学数据集。
监管环境使这不仅仅是一个学术问题。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 和美国的《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等法律对处理用户数据制定了严格的要求。在这些制度下，暴露个人信息可能会导致经济处罚、诉讼和失去客户信任。不合规还会扰乱业务运营并限制市场准入。
本文探讨了在现实世界的机器学习管道中保护用户数据的三种实用方法，以及数据科学家可以直接在其工作流程中实施的技术。