机器学习管道中的隐私风险

主要研究者：
迈克尔·桑茨

ICSI研究人员正在与卡内基梅隆大学的研究人员合作，通过机器学习管道跟踪私人数据。他们将开发更强大的代理概念，解释分类器为什么通过以下方式使用信息：

  1. 列举代理概念的弱点，将其视为仅与敏感特征相关
  2. 开发检查训练数据的方法，以确定其中的相关性对选择与敏感特征相关的特征作为代理的影响
  3. 开发所需的因果模型，以使所开发方法的特性更加精确

由DARPA资助。