当前位置:首页 > 报告详情

智能车辆安全数据:重建车辆环境以实现隐私保护机器学习.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718958 2025-06-22 31页 1.15MB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要讨论了如何在智能车辆中通过隐私保护机器学习技术保护数据安全。关键点如下: 1. 数据保护的重要性:强调了数据保护是法律保护的基本权利,举例2020年加州通过的CPRA隐私保护法案。 2. 安全与治理:梅赛德斯-奔驰提出数据愿景,强调数据应负责任地安全处理,介绍了包括IAM、网络安全、基础设施即代码等在内的安全措施。 3. 隐私保护机器学习挑战:指出数据匿名化、模型训练再识别和模型泄露等问题。 4. 技术与趋势:提出边缘计算、联邦学习和差分隐私等解决方案,以在保护隐私的同时进行机器学习。 5. 安全设计:引入机密计算概念,实现在受信任的执行环境中进行计算。 6. 未来展望:提及Databricks对机密计算的支持、用例标准和优化等下一步关注领域。 文章强调在整个过程中保护数据,确保模型训练准确性的同时,对模型本身也进行加密,以应对关键挑战。
"隐私如何成就智能车辆?" "如何确保机器学习的数据安全?" "未来汽车技术的隐私挑战有哪些?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠