TAILIEUCHUNG - Rủi ro vi phạm riêng tư dữ liệu trong học sâu

Bài viết "Rủi ro vi phạm riêng tư dữ liệu trong học sâu" tổng hợp và phân tích các công trình liên quan đến vấn đề vi phạm riêng tư dữ liệu trong học sâu trong những năm gần đây, từ đó đề xuất mô hình và đưa ra những cảnh báo khi xây dựng các mô hình học sâu. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết bài viết tại đây. | Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm 22 3 2022 330-343 RỦI RO VI PHẠM RIÊNG TƯ DỮ LIỆU TRONG HỌC SÂU Trần Trương Tuấn Phát1 2 Đặng Trần Khánh1 1 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm 2 Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG Email khanh@ Ngày nhận bài 10 06 2022 Ngày chấp nhận đăng 13 7 2022 TÓM TẮT Nhờ vào sự vượt trội về khả năng dự đoán của các phương pháp học sâu ứng dụng trí tuệ nhân tạo nói chung và học sâu nói riêng đã giải quyết được nhiều vấn đề thực tế và ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ngành nghề. Tuy nhiên mặc dù các mô hình học máy dựa trên học sâu mạnh trong nhiều tác vụ và bài toán nhưng vẫn chưa hoàn thiện. Điển hình là các mô hình này rất dễ bị tấn công và vi phạm các tiêu chí về an toàn thông tin. Trong đó rủi ro vi phạm về riêng tư dữ liệu là một vấn đề nhức nhối vì nó không chỉ ảnh hưởng đến hệ thống người cung cấp dịch vụ người dùng mà còn cả đến sự an toàn lòng tin của con người vào việc sử dụng công nghệ và các vấn đề xã hội pháp lý. Trong bài báo này chúng tôi tổng hợp và phân tích các công trình liên quan đến vấn đề vi phạm riêng tư dữ liệu trong học sâu trong những năm gần đây từ đó đề xuất mô hình và đưa ra những cảnh báo khi xây dựng các mô hình học sâu. Từ khóa Riêng tư dữ liệu học sâu dữ liệu lớn bảo mật dữ liệu điều khiển truy xuất. 1. MỞ ĐẦU Nhờ sự phát triển của các công nghệ phần cứng và dữ liệu lớn các mô hình học sâu dựa vào mạng nơron lần lượt vượt qua các phương pháp học máy trước đó trong hàng loạt các lĩnh vực đặc biệt là trong thị giác máy tính 1-3 và xử lý ngôn ngữ tự nhiên 4-6 . Tuy vậy gần đây các mô hình xây dựng dựa trên phương pháp học sâu bị khai thác và chứng minh có khả năng không an toàn trước nhiều rủi ro và các cuộc tấn công tấn công trốn tránh adversarial evasion attack 7-9 tấn công cửa sau backdoor attack 10 11 làm vi phạm tính toàn vẹn integrity của an toàn thông tin bên cạnh đó tấn công đầu độc dữ liệu data poisoning attack 12 13 làm vi phạm tính toàn vẹn integrity và

• An ninh - Bảo mật
• Riêng tư dữ liệu
• Bảo mật dữ liệu
• Dữ liệu trong học sâu
• Phương pháp học sâu
• Biện pháp an toàn thông tin
• Rủi ro vi phạm riêng tư dữ liệu
• Mô hình học sâu
• Tính riêng tư dữ liệu
• Dữ liệu học tập
• Đảm bảo tính riêng tư
• Tính riêng tư trong mô hình liên kết
• Thuật toán máy học
• Quyền riêng tư
• Mô hình quản lý quyền riêng tư
• Nguyên tắc quản lý dữ liệu
• Bảo vệ quyền riêng tư
• Cách mạng công nghiệp 4 0
• Thủ thuật bảo mật
• giấu phân vùng ổ cứng
• bảo vệ dữ liệu riêng tư
• cơ sỡ dữ liệu
• bảo mật riêng tư
• Tính riêng tư của dữ liệu
• Bảo vệ tính riêng tư trong mô hình học
• Mạng sinh đối kháng
• Các thiết bị điện toán
• Phân loại mô hình học liên kết
• Tạp chí Khoa học Công nghệ Thực phẩm
• NoDrives Manager
• mẹo dấu dữ liệu
• luận văn
• công nghệ thông tin
• mạng ngang hàng P2P
• bí quyết bảo vệ dữ liệu
• mẹo bảo vệ dữ liệu
• tin học văn phòng
• thủ thuật tin học
• Mô hình khai thác luật hiếm
• Khai thác luật hiếm
• Bảo toàn tính riêng tư
• Cơ sở dữ liệu phân tán dọc
• Quá trình khai thác dữ liệu
• Công nghệ blockchain
• Dữ liệu chăm sóc sức khỏe
• Hồ sơ sức khỏe điện tử
• Bảo mật dữ liệu chăm sóc sức khỏe
• chế độ riêng tư
• hack dữ liệu
• khắc phục sự cố máy tính
• cách sửa lỗi máy tính
• cài đặt máy tính
• Tập phổ biến
• Luật kết hợp
• Tính riêng tư
• Phát hiện tấn công
• Tổng bảo mật
• Pháp luật Việt Nam
• Quyền riêng tư cá nhân
• Kĩ thuật chuyển đổi số
• Bảo hộ thông tin
• Dữ liệu cá nhân
• Luận án tiến sĩ Công nghệ thông tin
• Luận án tiến sĩ
• Luận án Công nghệ thông tin
• Kiểm định công khai dữ liệu
• Dữ liệu lưu trữ ngoài
• Khoa học máy tính
• kỹ thuật phần mềm
• chương trình lập trình
• mẹo lập trình
• thủ thuật lập trình
• xóa dữ liệu trên ổ cứng
• đánh cắp thông tin
• quy tắc bảo mật
• thủ thuật máy tính
• kỹ thuật máy tính
• bảo mật máy tính
• xóa sạch dữ liệu
• Google Chrome
• Bảo mật hệ thống thông tin
• Bài giảng Bảo mật hệ thống thông tin
• Lỗ hổng bảo mật cơ sở dữ liệu
• Bảo vệ bản quyền số
• Bảo vệ tính riêng tư
• Phân loại lỗ hổng cơ sở dữ liệu
• Ẩn luật nhạy cảm
• Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư
• Thuật toán COA4ARH
• Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo
• Đặc tính của các tập dữ liệu
• Khai thác luật kết hợp phân tán
• Chống thông đồng
• Khai thác luật kết hợp
• Dữ liệu phân tán tán ngang
• Hệ mã hóa đồng cấu
• Nghiên cứu Lập pháp
• Bài viết về pháp luật
• Kỹ thuật số
• Quyền về sự riêng tư
• Quyền đối với dữ liệu cá nhân
• Bảo vệ dữ liệu cá nhân
• Đạo luật bảo vệ thông tin cá nhân
• tài liệu window
• thủ thuật window
• bí quyết window
• kĩ năng tin học
• kinh nghiệm lập trình
• mẹo dùng máy tính