A Survey of Privacy Risks and Mitigation Strategies in the Artificial Intelligence Life Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Over the decades, Artificial Intelligence (AI) and machine learning has become a transformative solution in many sectors, services, and technology platforms in a wide range of applications, such as in smart healthcare, financial, political, and surveillance systems. In such applications, a large amount of data is generated about diverse aspects of our life. Although utilizing AI in real-world applications provides numerous opportunities for societies and industries, it raises concerns regarding data privacy. Data used in an AI system are cleaned, integrated, and processed throughout the AI life cycle. Each of these stages can introduce unique threats to individual’s privacy and have an impact on ethical processing and protection of data. In this paper, we examine privacy risks in different phases of the AI life cycle and review the existing privacy-enhancing solutions. We introduce four different categories of privacy risk, including (i) risk of identification, (ii) risk of making an inaccurate decision, (iii) risk of non-transparency in AI systems, and (iv) risk of non-compliance with privacy regulations and best practices. We then examined the potential privacy risks in each AI life cycle phase, evaluated concerns, and reviewed privacy-enhancing technologies, requirements, and process solutions to countermeasure these risks. We also reviewed some of the existing privacy protection policies and the need for compliance with available privacy regulations in AI-based systems. The main contribution of this survey is examining privacy challenges and solutions, including technology, process, and privacy legislation in the entire AI life cycle. In each phase of the AI life cycle, open challenges have been identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».