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World File Search System隐私
NIST 隐私框架：通过企业风险管理改善隐私的工具
二十多年来，互联网和相关信息技术推动了前所未有的创新、经济价值和社会服务的获取。这些好处中的许多都源于在复杂生态系统中流动的个人数据。因此，个人在与系统、产品和服务互动时可能无法理解其隐私可能产生的影响。组织可能也没有完全意识到这些后果。无法管理隐私风险可能会在个人和社会层面产生直接的不利后果，并对组织的品牌、底线和未来增长前景产生后续影响。寻找继续从数据处理中获益同时保护个人隐私的方法具有挑战性，并且不适合一刀切的解决方案。
隐私、算法和人工智能
5 这项研究发现，预测高智商的最佳指标包括《雷暴》、《科尔伯特报告》、《科学》和《薯条》，而预测低智商的指标包括《丝芙兰》、《我爱做妈妈》、《哈雷戴维森》和《战前女士》。
隐私影响评估
根据国土安全部部长最近发布的关于该部门使用人工智能 (AI) 的公告 1，国土安全部首席信息官办公室与科学技术局、隐私办公室、民权和公民自由办公室以及总法律顾问办公室协调，领导该部门的工作，确保在履行部门使命和支持其员工的同时负责任地使用人工智能。作为这项工作的一部分，国土安全部首席信息官办公室正在努力推动整个部门的人工智能具体任务应用，并解决员工如何使用有条件批准的商用生成人工智能 (Gen AI) 工具（即未采购用于特定部门任务的工具）来完成其工作的某些方面。“Gen AI”是一类人工智能模型，它模拟输入数据的结构和特征以生成新的合成内容（即输出）。这可以包括图像、视频、音频、文本、代码和其他类型的数字内容。本隐私影响评估 (PIA) 分析了该部门对有条件批准的 Gen AI 工具的使用情况。
隐私证明你的人工智能技术
Bob Gramling 和一个支持团队承担了研究临终关怀对话模式的任务，旨在更好地了解沟通在临终患者旅程中的影响。这包括分析对话中传达的情绪、沉默和停顿时刻以及患者的反应。这项研究的目的是利用人工智能自动检测医生和患者之间发生的情感联系，以便更好地培训临终关怀领域的医疗专业人员。
候选人隐私声明
• 其他相关信息，例如就业偏好、调动意愿、当前薪资、期望薪资、奖励或专业会员资格、专业和其他工作相关的执照、许可和证书 • 面试官和招聘人员基于与您的互动（例如通过招聘或校园招聘活动或基本的互联网搜索）生成的信息 • 第三方招聘人员、人事公司或高管搜索机构（如适用）提供的信息 • 他人代表您提供的建议 • 移民法要求的文件 • 因进行心理、技术或行为评估（包括远程视频监考的参与）而提交或生成的个人信息；您将在参加任何评估之前收到有关此类评估性质的更多信息 • 因现场视频面试而提交或生成的个人信息；您将在参加此类面试之前收到有关此类面试性质的更多信息 • 您的公开 LinkedIn 个人资料 • 用户名和密码（如果网站上提供）
Kama.AI 隐私政策
除非根据 Kama.AI 向儿童服务和警察机构报告的法律义务，否则不会披露用户信息。此外，Kama.AI 只会向相关机构或主要资助者发布有关其服务的汇总报告和数据。任何汇总数据的披露都必须去识别化，以将至少 20 人纳入数据集，从而大大降低重新识别的可能性。尽管 Kama.AI 可能会在某些列出的情况下共享数据，但我们不会故意共享带有污名或对任何团体或个人造成负面影响的数据。如果我们使用收集到的数据进行研究和出版工作，我们将根据加拿大三委员会《涉及人类的研究道德行为政策声明》（TCPS-2）寻求正式的研究伦理批准。
信息安全和隐私咨询委员会
您如何看待 NIST 的一些标准活动？您认为政府在协调或执行方面做得好还是不好？美国的独特之处在于它由私营部门主导。联邦政府不控制美国标准的制定。NIST 为私营部门参与标准制定提供技术专业知识和支持。这并不意味着我们不能发挥领导作用。NIST 倾向于开放、透明、参与性强且在实际范围内免费的标准制定。并非所有标准组织都可以使用所有免费标准。标准制定组织 (SDO) 通常会对其制定的标准收费，我们尽量确保他们收取的费用尽可能低。广义上讲，美国和物联网领域的标准开发由 ANSI 协调。我们参与了 ISO 组织。标准开发很重要，但也是一个非常神秘的过程。它需要判断力、政治技能、人际交往能力、说服力和妥协。有传闻证据表明，美国在国际标准领域的影响力可能会受到削弱。NIST 仍然深度参与 4G 和 5G 的安全标准开发。
当地差异隐私不够
摘要 - 针对联邦学习（FL）的重建攻击旨在通过用户上传的梯度重建用户的样本。当地差异隐私（LDP）被视为针对各种攻击的有效防御，包括在佛罗里达州的样本重建，在佛罗里达州，梯度被剪切和扰动。现有的攻击在LDP中在FL中无效，因为被剪切和扰动梯度抑制了大多数样本信息以进行重建。此外，现有的攻击还将其他样本信息嵌入到梯度中，以改善攻击效果并导致梯度扩展，从而导致使用LDP在FL中进行更严重的梯度剪辑。在本文中，我们提出了针对基于LDP的FL的样本重建攻击，任何目标模型都可以重建受害者的敏感样本，以说明使用LDP的FL并非完美无瑕。考虑了LDP重建攻击和噪声中的梯度扩展，提出的攻击的核心是梯度压缩和重建的Sample deNoisis。对于梯度压缩，提出了基于样本特征的推理结构，以减少针对LDP的冗余梯度。对于重建的样品denoising，我们人为地引入零梯度，以观察噪声分布和尺度置信区间以过滤噪声。理论证明保证了拟议攻击的有效性。评估表明，拟议的攻击是唯一在基于LDP的FL中重新结构受害者培训样本的攻击，并且对目标模型的准确性几乎没有影响。我们得出的结论是，基于自然党的FL需要进一步改进，以防御样本重建攻击。
隐私增强技术 (PET)
关于本指南 PET 如何帮助实现数据保护合规？有哪些 PET？简介 差分隐私 合成数据 同态加密 (HE) 零知识证明 可信执行环境 安全多方计算 (SMPC) 私有集合交集 (PSI) 联邦学习 参考表 案例研究