In un’era chi a difèndere sos datos personales est cosa semper prus difìtzile, a lampalughe bidimus unu passu a dae in antis pro su chi pertocat s’òpera de democratizatzione de sas tecnologias pro su megioru de sa privatesa (privacy enhancing technologies, connòschidas finamentas cun s’acrònimu Pets). Google, furriende·las a open source, at abertu sos còdighes de duas tecnologias chi cada persone diat pòdere impreare. S’initziativa, nàschida in s’àmbitu de su progetu “Protected Computing”, punnat a mudare sas modalidades de elaboratzione de sos datos pro chi siant protègidos in contu de seguresa e privacy.
Su primu istrumentu in rassigna (chi tenet una pàgina sua in GitHub) si narat Magritte e impreat su machine learning pro agiudare a protègere s’identidade e sa seguresa de sas persones in sos vìdeos e in sas fotografias defocalizende·las.
Pro mèdiu de s’intelligèntzia artifitziale, Magritte indivìduat unos cantos ogetos (comente targas de veturas, caras e àteru chi meressat protetzione) e lis àplicat in automàticu una defocalizatzione una borta incuadrados. De custa manera a s’ogetu in chistione non semus in cunditziones de lu reconnòschere. Custa risorsa, esèmpiu, est de importu mannu pro sos video-reporters e, in generale, pro chie si òcupat de video-editing.
Su segundu istrumentu est connòschidu comente “Fully Homomorphic Encryption (FHE) Transpiler” e permitit a sos isvilupadores de fàghere càrculos e chircas computatzionales subra de datos tzifrados sena pòdere atzèdere a peruna informatzione personale o datu sensìbile e sena bisòngiu, duncas, de los detzifrare. Custa tecnologia tenet àmbitos meda de aplicatzione (che a su finantziàriu o in sa sanidade) e sa particularidade sua est de permìtere su manìgiu de vàrias formas de anàlisi finamentas in ambientes privos de seguresa.
Gianfranca Orunesu
(foto Google Blog)
Leave a comment