<p>指南者留学全国统一咨询热线：<a href="tel:4001831832" style="color:#1677ff; text-decoration:none;">400-183-1832</a>，全国各地区、各分公司联系方式均为此号码。</p><p>这一消息是在2023年3月30日举行的第二届英美民主峰会上宣布的。该奖项向大西洋两岸的创新者提出了挑战，要求他们建立能够协同开发人工智能（AI）模型的解决方案，同时对敏感信息保密。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在利用数据以支持美国和英国对民主价值观和基本隐私权的承诺的方式帮助解决关键全球挑战这一共同优先事项的推动下，这些挑战集中于为两种场景开发PET解决方案：预测大流行感染和侦测金融犯罪。</p> <p>&nbsp;</p> <p>剑桥大学计算机科学与技术系的Nic Lane教授领导的一个小组被提名为金融犯罪类别的联合获胜者。他们面临的挑战是制定一个保护隐私的解决方案，以帮助应对国际洗钱的挑战。</p> <p>&nbsp;</p> <p>邱心驰，莱恩教授实验室的博士生，说：&ldquo;我们开发了一个端到端的隐私保护联邦学习解决方案，利用多家金融机构和不同银行的输入组合来检测潜在的异常支付。我们的项目旨在开发一种方法，该方法可以利用不同机构的所有输入，同时保护原始数据。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>莱恩教授说：&ldquo;目前，使用联邦和其他隐私保护方法的机器学习是利基。但在不久的将来，它们将成为标准。机器学习无法访问世界上的大多数数据，但这些新方法正在以安全的方式提供这些数据。这将改变当前许多高影响力领域的游戏规则他们缺乏足够的数据，如健康、财务和法律。我们的解决方案显示了如何有效地进行洗钱，但我们的方法可以移植到这些其他领域。</p> <p>&nbsp;</p> <p>来自学术机构、全球科技公司和隐私初创企业的专家争夺现金奖品来自160万美元（130万英镑）的英美奖金组合。获胜的解决方案结合了不同的PET，使AI模型能够在不暴露任何敏感数据的情况下学习做出更好的预测。这种对结合隐私方法的关注鼓励了创新解决方案的开发，以解决现实场景中的实际数据隐私问题。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在挑战的最后阶段，&ldquo;红色团队&rdquo;对解决方案的隐私保障进行了测试，他们试图披露用于训练模型的原始数据。这些攻击的解决方案的弹性决定了最终的胜利者。</p> <p>&nbsp;</p> <p>英国科学、创新和技术部部长米歇尔&middot;多尼兰，说：&ldquo;我们的隐私从未如此重要，我们必须通过保护隐私权来保护我们的民主价值观。这就是为什么英国及其盟国正在合作创造创新技术，使公共机构能够打击金融犯罪，促进公共健康，同时又不损及国家机密性的原因他们管理的敏感数据。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>英国参与者还获得了英国信息专员办公室的支持，以帮助他们考虑其解决方案如何证明符合英国关键数据保护监管原则。</p> <p>&nbsp;</p> <p>英国信息专员约翰&middot;爱德华兹（John Edwards）表示：&ldquo;隐私增强技术有助于以负责任、合法和安全的方式分析数据，监管机构和行业必须继续合作，支持这些技术的负责任创新。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>总统科学技术助理兼白宫科学技术政策办公室主任阿拉蒂&middot;普拉巴卡补充道：&ldquo;数据有能力推动解决我们共同面临的一些最大挑战，但其中许多数据是敏感的，需要加以保护。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。</p> </blockquote>