隐私保护工具无法保护隐私  

作　　者：本刊 

机构地区：[1]不详

出　　处：《数据分析与知识发现》2021年第4期133-133,共1页Data Analysis and Knowledge Discovery

摘　　要：机器学习系统不仅在影响人们日常生活的技术中得到普及,而且在包括人脸表情识别系统在内的观察技术中也变得越来越普遍。提供和使用这种广泛部署服务的公司依赖于所谓的隐私保护工具,这些工具通常使用生成对抗网络(GAN),该网络通常由第三方生产,以去除带有个人身份信息的图像。但是这些隐私保护工具是否有效?纽约大学的研究人员探索了这些工具背后的机器学习框架,发现答案不是"非常有效"。

关 键 词：人脸表情识别 个人身份 生成对抗网络 机器学习系统 纽约大学 隐私保护 保护隐私 第三方 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]