Google тестирует новый способ изучения ваших данных, защищая при этом конфиденциальность

Google изложил новую модель обучения компьютера, которую он тестирует, чтобы повысить конфиденциальность пользователей. Компания обсудила новый процесс, который она называет Federated Learning.

Алгоритмы обучения требуют хранения пользовательских данных на серверах (или «облаке») для его обработки. Это создает потенциальную угрозу безопасности, поскольку данные на облаке могут быть похищены хакерами.

Благодаря Федеративному обучению Google утверждает, что может достичь этого сбора данных и обучения на устройстве пользователя - и обучение по-прежнему может быть общим. Этот процесс означает, что некоторые данные передаются на серверы Google, но по сути это зашифрованное резюме, которое смешивается с другими пользовательскими данными для анонимизации. Исходное содержание никогда не покидает телефон человека.

Как говорят в Google, Federated Learning в настоящее время тестируется в собственной клавиатуре Gboard на Android. «Когда Gboard показывает предлагаемый запрос, ваш телефон хранит информацию о текущем контексте и выбирает ли он это предложение», - написал Google в своем блоге, добавив, что «Federated Learning» обрабатывает эту историю на устройстве, чтобы предлагать улучшения для следующей итерации Модели предложений Gboard.

Это значит, что Gboard изучает и применяет наиболее подходящие предложения в данном контексте без обычной передачи данных. Таким образом, преимущества не только связаны с безопасностью, но также и ускоряются - Gboard может применить приобретенное к приложению, не дожидаясь обновления, которое выйдет из Google.

Ключевым моментом является то, что Google не говорит, что это не повлияет на производительность устройства: «Тщательное планирование обеспечивает обучение только тогда, когда устройство находится в режиме ожидания, подключено к сети и на свободном беспроводном соединении, поэтому это не влияет на производительность телефона».