Google, büyük veri kümelerinin gizliliğini artırmayı amaçlayan yeni bir sistem için patent başvurusunda bulundu. Bu sistem, k-anonim kavramına uyan veri kümeleri için geliştirilmiş gizlilik garantileri sunmayı hedefliyor.
Google’ın bu yeni patent başvurusu, büyük veri kümelerinin gizliliğini koruma konusundaki taahhüdünü vurguluyor. Şirketin amacı, kişisel verilerin korunmasını sağlayarak, büyük veri kümelerini daha güvenli hale getirmek.
K-anonim kavramı, verileri korumak için bir ön işleme adımı olarak kullanılıyor. Bu adım, veri serbest bırakmadan önce veya derin öğrenme modelleri gibi güvensiz amaçlar için veriyi kullanmadan önce uygulanıyor. Özellikle tıbbi ve sağlık verileri ile şifreler ve gezinme geçmişi gibi kişisel verilerin korunmasında önem taşıyor.
Google’ın sistemi, verileri ortak bir özelliği paylaşan veya ortak bir varlığa atıfta bulunan “varlık kümeleri”ne atar. Veri kümlendiğinde, sistem her varlık kümesi için bir “çoğunluk durumu” belirler. Bu durum, kümenin içindeki verilerin çoğunluğunun veya tümünün ortak olarak ne “veri öğesi” olduğunu belirler. Çoğunluk durumu belirlendiğinde, sistem veriyi korumak istediği varlığa atayarak ortak kimliği bulanıklaştırır.
Google’ın bu yaklaşımı, verinin yapısını veya bütünlüğünü bozmadan veriyi anonimleştirmesine olanak tanır. Şirket, bu yöntemin, verinin yapısında büyük değişiklikler gerektiren “farklılaştırılmış gizlilik” tekniklerine bir alternatif sunduğunu belirtiyor.
AI geliştirme konusundaki çalışmalarıyla tanınan Google, yapay zekayı işyeri araçlarından arama motorlarına ve araştırma birimlerine kadar birçok alana entegre etmiştir. Ayrıca, güç tasarrufu yapay zeka eğitimi yöntemlerinden geliştirme otomasyon araçlarına kadar birçok alanda AI inovasyonları için patent başvuruları yapmıştır.
Google’ın veriye erişiminin geniş olması, özellikle Temmuz ayındaki gizlilik politikası güncellemesi ile kullanıcıların çevrimiçi paylaştığı içeriği AI geliştirme için kullanma yetkisine sahip olması, şirketi AI alanında önemli bir avantaj sağlıyor.
Ancak, AI modellerinin etkinliği, eğitim verisinin kalitesine ve kullanıcı gizliliğinin korunmasına bağlıdır. AI modelleri potansiyel olarak hassas bilgileri açığa çıkarabileceğinden, eğitim için kullanılan verinin yüksek kaliteli ve gizliliğe saygılı olması son derece önemlidir.
AI veri gizliliği sorunlarını ele almak için çeşitli çözümler geliştirilmektedir. Microsoft ve Oracle gibi şirketler, eğitim verilerini tehlikeye atabilecek tersine mühendislik saldırılarını önlemek için yöntemler geliştirmek için patent başvurusunda bulunmuşlardır. Google’ın yaklaşımı ise modelleri değil, veriyi kendisi eğitim için kullanmadan önce koruma odaklıdır, bu da kullanıcı verilerinin potansiyel sızıntılara karşı daha az savunmasız olmasını sağlar.
AI endüstrisindeki rekabetin arttığı bir dönemde, Google’ın AI geliştirme alanındaki veri güvenliği taahhüdü, şirketin pazardaki güçlü konumunu sürdürmek için hayati öneme sahiptir.