З’явився захист даних на основі штучного інтелекту від Google

3 хв. читання
Як ефективніше шукати в Google, щоб отримати потрібні результати

Google випустила нову версію програми штучного інтелекту TensorFlow, а також кілька модулів покликаних поліпшити безпеку використання даних.

TensorFlow — відкрита програмна бібліотека для машинного навчання цілій низці задач, розроблена компанією Google для задоволення її потреб у системах, здатних будувати та тренувати нейронні мережі для виявлення та розшифровування образів та кореляцій, аналогічно до навчання й розуміння, які застосовують люди. Наразі її застосовують як для досліджень, так і для розробки продуктів Google.

Нововведення в TensorFlow 2.0 служать головним чином для підвищення зручності роботи з цим фреймворком. Так, оптимізований інтерфейс прикладного програмування на базі Keras один замінює собою безліч програм, які використовувалися до цього API і надає більше варіантів налаштування процесу розробки ПЗ.

Крім того, з’явилася в TensorFlow 2.0 підтримка інтерактивного режиму миттєвого виконання (eager execution), яка дозволяє експериментувати з різними варіаціями моделей машинного навчання набагато швидше, скорочуючи проміжки між тестовими прогонами.

Перший з додаткових модулів, TensorFlow Privacy, автоматично фільтрує дані, відсіваючи конфіденційну інформацію, як наприклад, довгі послідовності цифр (можливі номери кредитних карток).

“Для того щоб використовувати TensorFlow Privacy, не потрібно досвіду в захисті приватності та знання відповідного матапарату, – розповіли в блозі інженери Google Кері Радеба (Carey Radebaugh) і Ульфар Ерлінгссон (Ulfar Erlingsson). – Тим, хто використовує стандартні механізми TensorFlow, не потрібно міняти архітектуру моделей, процедури навчання або процеси”.

Другий новий модуль Google називається TensorFlow Federated (TTF). Він дозволяє аналізувати призначені для користувача дані безпосередньо на мобільних пристроях, а в хмару відсилати для поліпшення ІІ-алгоритмів вже результат цього аналізу, що не несе загрози приватності.

“Із TFF ми можемо реалізувати обрану нами архітектуру моделі машинного навчання, а потім тренувати її на основі даних, наданих усіма авторами, зберігаючи їх ізольованими і локальними”, – пишуть в окремому пості Алекс Інгерман (Alex Ingerman) і Кшіш Островскі (Krzys Ostrowski), два інженери, які брали участь в розробці цього проекту.

Як і сам TensorFlow, нові модулі надаються на основі ліцензії Open Source.

Google випустила оновлення, що усуває критичну уразливість (CVE-2019-5786) в браузері Chrome, яка вже активно експлуатується зловмисниками. Проблема, що дозволяє віддалено виконувати код на системі, зачіпає версії інтернет-браузера для всіх основних десктопних платформ – Microsoft Windows, Apple macOS і Linux.

Також стало відомо, що у браузері Chrome приберуть нав’язливу рекламу – станеться це 9 липня 2019 року. Таку заяву озвучила корпорація Google у блозі. Як йдеться у повідомленні, браузер Chrome посилить захист своїх користувачів та припинить показувати у всіх країнах агресивні та нав’язливі оголошення на сайтах.

Поділитися
Exit mobile version