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改进安全和私人的生成AI模型...
摘要。生成的对抗网络（GAN）在为各种应用程序（包括涉及敏感信息（例如医疗保健和金融）等敏感信息的数据生成合成数据）中表现出了巨大潜力。但是，当将gan应用于敏感数据集时出现了两个主要问题：（i）模型可以记住培训样本，损害个人的隐私，尤其是当数据包括个人身份信息（PII），以及（ii）缺乏对生成样品的特异性的控制，这限制了其限制其量身定制的用途。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，该框架将差异隐私与潜在的表示学学习整合在一起，以确保隐私，同时提供对生成数据的特殊性的控制。我们的方法确保合成数据不会揭示单个数据点，并且通过学习有效的潜在代码，它可以生成特定和有意义的数据。我们使用MNIST数据集评估了我们的方法，表明它保留了隐私并证明了隐私 - 实用性权衡取舍，这会导致分类准确性降低。此外，我们强调了计算挑战，因为与标准GAN模型相比，训练过程的时间增加了十倍。最后，我们将方法扩展到Celeba数据集，证明如何控制隐私和特异性以生成高质量的私人合成数据。
私有化安全：私人的法律、实践和治理......
5. 仔细研究外包（或承包）问题，就会发现军事和安全部门对这一过程提出了严峻挑战。军事行动和安全活动的诸多意外情况使得合同条款的制定成为一个高度敏感的问题。有证据表明，在适当的情况下，精心管理的私有化可以提供专业知识、节省资金并改善服务交付。然而，这也表明，管理不善的外包或在错误情况下的私有化可能会造成损失并导致交付不佳。然而，在军事背景下的交付不佳可能会严重损害指挥官的灵活性和快速反应能力。