Il Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (il CSIRO) Data61 sviluppato un’intelligenza artificiale (AI)-sistema di base per la Polizia Federale Australiana (AFP) per analizzare potenzialmente dannosi dati senza il bisogno di vederlo.
Lavorare al fianco di AFP e Monash University, Data61 sviluppato i Dati Airlock piattaforma che utilizza IA e di apprendimento automatico per la scansione attraverso il filtro e di confrontarsi con le immagini più velocemente rispetto ai metodi precedenti, ma anche di mantenere analytics protetto e limitato.
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“I dati di camera di compensazione si concentra su tre principi fondamentali: Proteggere le persone dai dati, la protezione dei dati da parte di persone e l’analisi dei dati sensibili in modo sicuro e protetto,” Data61 Dr Surya, il Nepal, il Consiglio di responsabile di Settore, su Dati camera di compensazione task force per lo sviluppo, ha detto.
Secondo Data61, l’interesse per i Dati di camera di compensazione si è estesa anche al Dipartimento per gli Affari interni, Nuovo Galles del Sud di Polizia, e l’Istituto Australiano di Sanità e Benessere degli animali (AIHW).
Come risultato, i ricercatori Data61 sono al lavoro per adattare il programma alle proprie esigenze specifiche.
Entro i prossimi 12 mesi, Data61 ha detto che prevede di dotare i Dati di camera di compensazione con la crittografia e differenziale-privacy algoritmi per migliorare l’usabilità in settori come la sanità.
L’idea per i Dati di camera di compensazione è venuto come conseguenza di Janis Dalins, un Senior Digital Forensic Examiner all’AFP che aveva intrapreso il suo Dottorato di ricerca presso la Monash University, imbattersi in un problema nella sua ricerca. Aveva bisogno di dare il suo supervisore di accesso ai dati di cui è stata l’analisi.
Dalins avvicinato Data61 per aiutarlo a sviluppare una soluzione che ha dato il suo supervisore di accesso ai dati di cui è stata l’analisi, ma potrebbe anche essere utilizzato da AFP andare avanti.
L’espansione di iniziativa, Data61 detto che nel caso di un bambino di sfruttamento indagine, AFP ufficiali, generalmente, sono un paio di giorni, per vedere una grande quantità di materiale prima di rivolgersi al tribunale per un successo convinzione.
“L’originale metodo di richieste ufficiali di migliaia di immagini, il confronto di file di foto per identificare somiglianze,” l’organizzazione ha spiegato in un post sul blog.
Nel 2018, un metodo noto come percettivo di hashing è stato introdotto, che algoritmi utilizzati per cercare somiglianze tra il contenuto delle immagini, lasciando una filigrana digitale per identificare le varie forme di materiale.
“Percettivo di hashing misure ricorrenti somiglianze per prevedere i possibili esiti, in questo caso, se il materiale è stato creato dalla stessa persona o lo stesso popolo”, Nepal, ha detto.
“Il vecchio approccio manca l’analisi predittiva. Quando c’è una minore quantità di distorsione dell’immagine, come ad esempio la modifica di un pixel, che può cambiare l’intero hash. In modo che significa che le due immagini, che sono percettivamente simili, non può più essere rilevato.”
Dati camera di compensazione fornisce un po ‘ di un isolato e in un ambiente protetto dove le persone possono mettere i loro algoritmi e modelli, nella loro esecuzione contro i dati e ottenere la ricerca.
“Dati che non lascia mai il titolare del trattamento dei dati dell’ambiente isolato, in modo che il proprietario ha il pieno controllo dei dati per tutto il tempo,” il Nepal ha continuato.
Secondo Data61, il suo design permette ai ricercatori di sviluppare nuovi algoritmi contro dati sensibili senza essere esposti ai dati, utilizzando un Modello di Dati (MTD) di paradigma. L’organizzazione ha detto questo mantiene i informazioni sicure volte e permessi solo manualmente controllati algoritmi di operare sui dati isolato “camera di compensazione” degli ambienti.
“Le organizzazioni con dati sensibili desidera avere le università o i ricercatori coinvolti nell’analisi dei dati, ma, allo stesso tempo, non vogliono rilasciare i loro dati, Nepal, ha detto.
“Mettiamo a disposizione un ambiente in cui le innovazioni possono essere creati dall’impegno con ricercatori di università, senza di loro hanno accesso ai dati.”
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