面向机器学习的隐私保护关键技术研究

现阶段,随着机器学习技术的快速发展,该技术已经在图像处理、语音识别、智能检测等领域得到了充分的应用。但由于机器学习的过程中会采集大量的数据样本,以保证该模型的应用效果,会导致各种隐私数据随着收集、处理、共享等流程而造成隐私泄露。而另一方面,机器学习模型本身也面临着一定的隐私泄露风险,如隐私攻击。因此,面向机器学习过程中展开隐私保护关键技术的研究,成为机器学习技术发展的重要基础。

机器学习的安全问题及隐私保护

机器学习是现代人工智能与计算机技术发展的主要方向,但机器学习的过程中会伴随着大量的数据采集,在扩大数据搜索面的同时也会对数据的安全问题、隐私保护问题带来不良影响,让机器学习技术的普及面临较多的争议。因此,目前大多数学者、机构都在加强机器学习的安全威胁以及隐私保护问题的研究,为此需要正视机器学习所带来的安全问题和隐私保护问题,并在此基础上采取有效的方式进行全面的防护,使机器学习技术可以得到健康可持续的发展。

人工智能在大数据技术中的应用

人工智能技术与大数据技术都是现阶段高、新、尖端的计算机技术。两者不同的技术优势在不同的领域发挥着十分重要的作用。大数据技术在数据分析、处理、挖掘领域中的优势,使其在现阶段应用较为深入的物联网、互联网等行业得到广泛的应用,而大数据技术中人工智能的应用,可以发挥人工智能对逻辑关联信息的处理效率,从多个数据模型中找出合理的关联数据,并建立结构化的数据模型,从而提升数据的处理价值。因此人工智能在大数据技术中的应用,也得到行业中的广泛认可。为了确保人工智能在大数据技术中的应用价值,应当对其的具体应用方式和未来应用发展进行有效的研究,使人工智能能够为大数据的发展和进步提供良好的助力。