Mugako Konputaziorako Pribatutasun Murrizketekin Ikasketa Automatikoa

Proiektuaren Ardatzak

A2-PRIVCOMP proiektuak cloud-edge ekosistemaren pribatutasunaren, segurtasunaren eta datu-kudeaketaren zeharkako arloetan lagunduko duten irtenbide teknologikoak definitu eta garatzea du helburu. Epe ertain eta luzera lortu nahi den inpaktua erabiltzaileek eta enpresek cloud-edge azpiegituran zerbitzuak gauzatzen dituzten zerbitzu, aplikazio eta plataformetan duten konfiantza handitzea da.

Proiektuak lau ekarpen teknologiko zehatz planteatzen ditu.

• Machine Learning erabiltzea cloud-edge ekosistema publikoan malwarea banatzearekin eta kudeatzearekin lotutako arriskuak detektatzeko eta arintzeko.
• Datuak gobernatzeko plataforma bat garatzea, cloud-edge zerbitzuetarako pribatutasun-bermeekin.
• Datu sintetikoak sortzeko ereduak, edge-cloud ingurunean pribatutasun-bermeak dituzten machine learning soluzioetarako.
• Cloud-edge ekosistemako herri-aplikazioetan datu pertsonalen esposizioa neurtzeko metodologia.

Vicomtech-en, pribatutasun-bermedun machine learning soluzioetarako datu sintetikoak sortzeko ereduen erabilera ikertzen ari gara, helburu hauekin:

• Machine learning soluzioetarako datu sintetikoak sortzen dituzten ereduak identifikatzea eta aztertzea, dauden pribatutasun-bermeekin.
• Pribatutasun-bermea duten machine learning soluzioetarako datu sintetikoak sortzen dituzten ereduak abian jartzea eta ezartzea.
• Eredu sortzaileek sortutako datu sintetikoak ebaluatzeko metodologia diseinatzea, datuen erabilgarritasunaren eta pribatutasunaren arteko oreka bermatuz.
• Cloud-edge azpiegituretan aplika daitekeen baliozkotutako prototipo bat hornitzea, datu sintetikoak modu seguruan eta pribatuan partekatzeko, industria eta zerbitzu publikoak erabiltzen diren kasuetarako.
• Eduki zientifikoa sortzea EBko industria digitala indartzeko, segurtasun informatikoaren eta erresilientziaren esparruan, zientzia-aldizkarietako hitzaldietara eta argitalpenetara joanez.

Egindako lana, ondorioak eta hurrengo urratsak

Orain arte "Machine learning soluzioetarako datu sintetikoak sortzen dituzten ereduei buruzko artearen egoeraren azterketa" egin da. Bertan, ML soluzioetarako datu sintetikoak sortzen dituzten ereduei buruzko ikerketaren joera eta aurrerapen nabarmenenak laburbiltzen dira, pribatutasuna babestean arreta berezia jarriz. Alde batetik, datu sintetikoak sortzeko hedapen-ereduak eta sare sortzaile arerioak erabiltzeko joera ikusten da duela gutxi; bestetik, eredu sortzaile horiek sintetikoki sortutako datuen fideltasuna eta pribatutasuna ebaluatzeko modu unibertsal eta objektiborik ez dagoela ondorioztatzen da. Gainera, azpimarratzen da oso garrantzitsua dela eredu sortzaileak beste teknologia batzuekin integratzea, datuen pribatutasuna zaintzen laguntzen baitute, hala nola ikasketa federatua, pribatutasun diferentziala eta datuak prozesatzeko fluxu seguruak erabiltzea.

Lantzen hasi diren hurrengo urratsak honako hauek dira:

• Pribatutasun-bermedun datu sintetikoak sortzen dituzten ereduak definitzea eta ezartzea, hedapen-ereduetan eta kontrako sare sortzaileetan oinarrituta.

• Eredu horiek sortutako datuak ebaluatzeko metrikak eta metodoak biltzea, fideltasuna eta pribatutasuna ebaluatzeko metodologia unibertsala sortzeko.

• Datu sintetikoak sortzeko eta ebaluatzeko tresna bat garatzea eta prototipatzea, cloud-edgean oinarritutako arkitekturetan inplementatu ahal izateko.

UC3m rekin lankidetza eta administrazioaren laguntza

A2-PRIVCOMP: Ikaskuntza Automatikoa Mugako COMPputaziorako PRIVakotasun-murrizketekin, UNICO I+D Cloud programaren barruan finantzatutako proiektua da, Berreskurapen, Eraldaketa eta Erresilientzia Planaren esparruan, Europar Batasunak NextGenerationEU funtsekin finantzatua. Proiektu horren koordinatzailea Madrilgo Carlos III.a Unibertsitatea da, eta lehiaketa publiko bat abiarazi zuen Machine learning soluzioetarako datu sintetikoak sortzeko garapen paketea, pribatutasun-bermeekin, Vicomtech delarik lizitazio horren esleipenduna.