ЕС: Софт для отслеживания COVID-19 должен передавать обезличенные данные

ЕС: Софт для отслеживания COVID-19 должен передавать обезличенные данные

ЕС: Софт для отслеживания COVID-19 должен передавать обезличенные данные

Страны Европейского союза, использующие мобильные приложения для отслеживания распространения коронавирусной инфекции COVID-19, должны убедиться, что эти программы не нарушают правил конфиденциальности.

В частности, приложения, помогающие контролировать распространение вируса нового типа, должны воздержаться от передачи персонифицированных данных о местоположении.

Рекомендации от Евросоюза поступили после того, как несколько стран ввели использование приложений, помогающих бороться с пандемией COVID-19. Правозащитники, естественно, сразу выразили беспокойство относительно возможного нарушения конфиденциальности граждан.

Представители Евросоюза напомнили, что сфера здравоохранения должна одобрить данные мобильные приложения, а после спада распространения инфекции программы следует удалить с устройств граждан.

При этом софт должен передавать исключительно обезличенные данные, что особенно строго должно соблюдаться в случае отслеживания геолокации пользователей.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru