摘要:在许多机器学习(ML)应用中,数据和培训的提供以及机器学习系统的分析是由不同的参与者,数据所有者和数据消费者执行的。为了保护这些ML-Scenarios中的敏感信息,在共享之前,通常将隐私意识到的机器学习(PAML)方法应用于数据。基于所使用的PAML方法的类型,CRISP-DM模型中定义的数据理解和制备变得更加困难,即使不是不可能。为了启用这些步骤,我们提出了一种方法,可以与数据消费者共享各种不可判断的信息,这些数据消费者然后能够在元级别上定义必要的处理步骤。然后将这些应用于数据所有者本地受信任环境中的数据,然后共享准备好的数据和受保护的数据。
Matthew Bender&Company,Inc。每年发表9次Pratt的隐私与网络安全法报告。Matthew Bender&Company,Inc.在许可下使用的REED ELSEVIER Properties SA的版权所有2024。本期刊的任何部分都可以以任何形式复制任何形式(通过缩微胶卷,Xerography或其他形式),或者在未经权利所有者书面许可的情况下将其纳入任何信息检索系统中。有关客户支持,请联系纽约州奥尔巴尼市1275百老汇的Lexisnexis Matthew Bender或电子邮件客户。support@lexisnexis.com。Direct any editorial inquires and send any material for publication to Steven A. Meyerowitz, Editor-in-Chief, Meyerowitz Communications Inc., 26910 Grand Central Parkway Suite 18R, Floral Park, New York 11005, smeyerowitz@meyerowitzcommunications.com, 631.291.5541.律师和律师事务所,内部法律顾问,政府律师,高级企业主管以及任何对隐私和网络安全相关的问题和法律发展感兴趣的人,受到出版材料 - 律师和律师事务所,内部律师,政府律师,高级律师,高级律师,高级律师,高级律师,高级律师,政府律师,高级律师和法律发展感兴趣的材料。 本出版物的目的是准确和权威,但在本出版物中,出版商和作者都没有提供法律,会计或其他专业服务。 如果需要法律或其他专家建议,请保留适当的专业人员的服务。受到出版材料 - 律师和律师事务所,内部律师,政府律师,高级律师,高级律师,高级律师,高级律师,高级律师,政府律师,高级律师和法律发展感兴趣的材料。本出版物的目的是准确和权威,但在本出版物中,出版商和作者都没有提供法律,会计或其他专业服务。如果需要法律或其他专家建议,请保留适当的专业人员的服务。文章和专栏仅反映了作者的当前考虑因素和观点,不一定反映了与其有关联的公司或组织的那些,作者或其公司或其公司或组织的任何以前或现在的客户,或编辑或出版商。
•Kavya Pearlman |创始人兼首席执行官 - XR安全性Initi Ati ve(XRSI)•Marco Magnano |记者; exec。 Communicati ons的总监 - Xr安全概述ini ati ati ve(XRSI)•April Boyd-Noronha |全球D&I顾问 - XR安全性Initi Ati Ve Ve(XRSI); exec。•Kavya Pearlman |创始人兼首席执行官 - XR安全性Initi Ati ve(XRSI)•Marco Magnano |记者; exec。Communicati ons的总监 - Xr安全概述ini ati ati ve(XRSI)•April Boyd-Noronha |全球D&I顾问 - XR安全性Initi Ati Ve Ve(XRSI); exec。
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