被遗忘权
Definition
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
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一项 …
Privacy
数据最小化
Definition
数据最小化是一项核心的隐私原则，要求组织将数据收集限制在充分、相关且必要的范围内。在人工智能领域，这意味着设计能够减少不必要数据依赖的模型。
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仅收集和处理特定目的 …
抵抗人工智能
Definition
抵抗人工智能是指个人或实体为避免被 AI 算法影响、追踪或分类而使用的方法。这包括针对感知系统的对抗性攻击、保护隐私的数据处理技术以及旨在规避算法监控的策略。
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旨 …
机器遗忘
Definition
这项技术通过允许模型在保留通用知识的同时“忘记”特定用户数据，来解决如GDPR“被遗忘权”等隐私法规问题。其目标是近似于从头重新训…
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机器遗忘是指在 …
本地 LLM
Definition
运行本地 LLM 涉及直接在消费级硬件（如 PC、Mac 或本地服务器）上部署开放权重模型。这种方法消除了对第三方 API 提供商的依赖，确
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本地 LLM 指的是 …
GDPR合规性
Definition
GDPR合规性是指AI开发者必须实施的法律和技术措施，以保护欧盟境内个人的个人数据。对于AI系统而言，这涉及数据最小化、目的限制等原则，以及确保算法透明度和用户权利的实现。 …
差分随机梯度下降
Definition
DP-SGD 是随机梯度下降的一种变体，旨在保护训练数据的隐私。它通过裁剪每个样本梯度的贡献来限制敏感度，然后添加高斯噪声来实现隐私保护。
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一种优化算法，通过对标 …
差分隐私
Definition
差分隐私通过向查询结果或模型参数添加经过校准的统计噪声，提供强有力的隐私保障。它量化了关于任何单个个体信息泄露的最大程度。
Summary
一种严格的数学框架，确保包含或排除任何 …
同意
Definition
在人工智能伦理中，同意是指用户或主体在个人数据被收集、存储或用于机器学习模型之前，自愿给予的知情许可。这要求用户充分了解数据用途并自主决定。
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个人明确且知情地允许 …
匿名化
Definition
匿名化涉及修改数据，使其在没有额外信息的情况下无法再与特定个人关联。在处理敏感数据时，这项技术在机器学习中至关重要。
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从数据集中移除个人身份信息以保护个人隐私的过 …
联邦学习
Definition
联邦学习使组织能够在不共享敏感原始数据的情况下协作训练人工智能模型。与集中信息不同，模型被发送到本地设备，在那里进行局部学习，然后将更新后的参数聚合到全局模型中，从而在保护隐私的 …
数据保护
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数据保护包括旨在保护个人数据和专有数据免受泄露和滥用的法律、技术和组织措施。在人工智能领域，这包括实施加密、访问控制和匿名化等技术，以确保合规性并维护用户隐私。
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本地
Definition
在人工智能领域，“本地”通常指直接在用户的硬件（如笔记本电脑或智能手机）上执行操作，而无需依赖远程服务器。这种方法增强了数据隐私并减少了延迟。
Summary
指在特定设备上处理 …