KI Mehr Datenschutz durch verteiltes maschinelles Lernen

Quelle: Acatech

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Um KI-Anwendungen mit personenbezogenen Daten entwickeln zu können, müssen Unternehmen zunächst große Hürden überwinden. Eine davon ist der Datenschutz.

Die Methode des verteilten maschinellen Lernens kann den Datenschutz bei der Entwicklung von KI-Anwendungen verbessern.
Die Methode des verteilten maschinellen Lernens kann den Datenschutz bei der Entwicklung von KI-Anwendungen verbessern.
(Bild: WrightStudio - stock.adobe.com)

In der ersten Ausgabe von „KI Kompakt“, einer neuen Publikationsreihe der Plattform Lernende Systeme, haben Experten die Vor- und Nachteile des verteilten maschinellen Lernens zusammengefasst. Besonders der Datenschutz für KI-Anwendungen könnte laut einer Mitteilung davon profitieren.

Die Methode des verteilten maschinellen Lernens bietet eine technische Lösung, datenschutzwahrende KI-Anwendungen zu schaffen, heißt es weiter. Statt zentral auf einem Server werden Modelle des maschinellen Lernens auf vielen Endgeräten dezentral trainiert. Die Daten bleiben somit bei ihren Nutzern. „Verteiltes maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten zur effektiven und skalierbaren Nutzung von Daten, ohne diese teilen zu müssen. Dadurch werden viele hilfreiche Anwendungen mit sensitiven Daten erst möglich“, sagt Ahmad-Reza Sadeghi, Professor für Informatik der Technischen Universität Darmstadt und Mitglied der Arbeitsgruppe IT-Sicherheit und Privacy der Plattform Lernende Systeme.

Neue Einfallstore für Angreifer

Doch die Experten warnen auch, dass so neue Sicherheitsrisiken entstehen könnten. Wie diese Risiken minimiert werden können, sei jedoch Gegenstand weiterer Forschungsarbeit.

Die aktuelle Ausgabe von KI Kompakt kann auf der Homepage der Plattform Lernende Systeme kostenlos heruntergeladen werden.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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