提升数据安全性与协作能力：AWS Clean Rooms引入机器学习和差分隐私功能

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-07-at-2.49.22-AM-1024×573.png” /><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-07-at-2.49.22-AM-150×150.png” />亚马逊网络服务（AWS）推出了安全数据共享服务Clean Rooms的新更新，通过创新的机器学习（ML）和差分隐私功能增强了其功能。这些进步使企业能够安全地协作，利用机器学习模型的能力，并在进行准确的数据分析的同时保护敏感数据隐私。Clean Rooms的最新版本引入了一套强大的功能，旨在加强数据隐私和促进安全协作。机器学习支持的添加使用户能够利用ML模型而不暴露原始数据。这一创新功能使得协作数据分析成为可能，而不会危及数据隐私，对于希望获取洞察力而不泄露敏感信息的企业来说，这是一个福音。一个重要的新增功能是将差分隐私功能集成到Clean Rooms中。这个新颖的功能将精心校准的错误或“噪音”引入到查询结果中，确保分析准确性同时使个人数据贡献难以理解。通过将隐私视为有限资源，并通过隐私预算组件对其进行处理，这个功能防止了数据泄露，避免了隐私资源的耗尽和潜在违规行为。差分隐私是一种在数据共享期间增强隐私保护的技术，它可以揭示统计模式而不泄露具体个人细节的能力。AWS Clean Rooms简化了这项技术的应用，使其易于实施。通过启用差分隐私功能并在协作环境中配置隐私策略，用户可以轻松地使用这种增强隐私保护技术。在此更新中的一个开创性功能是Clean Rooms ML，它允许用户在保护敏感数据的同时使用机器学习模型进行预测分析。它的应用涵盖了各个行业，促进了有针对性的营销工作，确定潜在客户，并加速了临床研究，同时不暴露关键信息。Clean Rooms ML的实施涉及在组织数据共享协作中训练AWS管理的模型，从而消除了用户构建和部署自己的模型的需求。这种无缝整合的ML功能使用户具备灵活的控制能力，可以调整模型的预测结果，确保分析的适应性和精确性。此外，Clean Rooms还引入了一系列隐私控制功能，授权用户管理具有适当权限的Clean Rooms成员执行的查询和输出。这个额外的控制层进一步加强了协作生态系统中的数据安全和隐私保护措施。在本质上，改进后的AWS Clean Rooms标志着安全数据协作的范式转变，是在保护敏感信息的同时释放全面数据分析潜力的重要步伐。AWS通过融合最先进的机器学习和差分隐私功能，优先考虑了数据安全，而不会牺牲分析效率，为更安全、更有洞察力的协作未来铺平了道路。本文首发于<a href=”https://guoyuhan.love/5g-robots-clean-singapores-rivers.html”>Enhancing Data Security and Collaboration: AWS Clean Rooms Introduces Machine Learning and Differential Privacy Features</a>，作者为<a href=”/?s=MarkTechPost”>MarkTechPost</a>。