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Publicado : Oct 28, 2020
NO EN LA EDICIÓN ACTUAL
Este blip no está en la edición actual del Radar. Si ha aparecido en una de las últimas ediciones, es probable que siga siendo relevante. Si es más antiguo, es posible que ya no sea relevante y que nuestra valoración sea diferente hoy en día. Desgraciadamente, no tenemos el ancho de banda necesario para revisar continuamente los anuncios de ediciones anteriores del Radar. Entender más
Oct 2020
Evaluar ? Vale la pena explorarlo con el objetivo de entender cómo afectará a tu empresa.

El concepto de privacidad diferencial apareció por primera vez en el Radar en 2016. Si bien el problema de romper la privacidad mediante consultas sistemáticas al modelo de inferencia ya se había reconocido entonces, se consideraba fundamentalmente un problema teórico dado que no existían suficientes recursos. La industria ha carecido de herramientas para prevenir que esto ocurriera. Opacus es una nueva biblioteca escrita en Python que puede utilizarse conjuntamente con PyTorch para ayudar a frustrar un tipo de ataque de privacidad diferencial. Aunque se trata de un desarrollo prometedor, ha sido un reto encontrar el modelo correcto y el conjunto de datos en el que éste aplica. La biblioteca es aún bastante nueva por lo que esperamos ver cómo será aceptada en el futuro.

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