СТРАТЕГІЯ ЗАХИСТУ ПЕРСОНАЛЬНИХ ДАНИХ У СИСТЕМАХ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - Позднякова, Марія (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Масивні обсяги персональних даних живлять сучасні конвеєри машинного навчання, але саме це «паливо» водночас створює ризики для приватності. У цьому дослідженні зібрано й переосмислено розрізнені емпіричні дані щодо методів збереження конфіденційності – диференційної приватності, федеративної оптимізації, захищеної агрегації, приватного трансферного навчання та повністю гомоморфного шифрування – і перетворено їх на практичну стратегію, якою фахівці можуть користуватися без здогадок. Замість того щоб збирати нові набори даних, ми переглядаємо дванадцять рецензованих експериментів 2021–2025 років, повторно аналізуємо їхні метрики та зіставляємо результати з регуляторними порогами, встановленими GDPR і проєктом Акта ЄС про штучний інтелект. Метааналіз показує, що за збереження «бюджету приватності» на рівні двох або нижче втрати macro-F1 залишаються меншими ніж три відсоткові пункти для задач комп’ютерного зору, мовлення та клінічних застосунків. Водночас енергетичні витрати зростають у медіанному вираженні приблизно у 2,1 раза. Показово, що розпізнавання голосових команд за DP-SGD стало стабільнішим, імовірно завдяки зменшенню перенавчання. На основі цих спостережень ми пропонуємо багаторівневу матрицю прийняття рішень: дані з високою чутливістю потребують DP-SGD з адаптивним обрізанням норм градієнтів; географічно фрагментовані вибірки виграють від федеративного навчання в поєднанні з пороговою агрегацією; розгортання в недовірених хмарних середовищах вимагає легковагової гомоморфної інференції; якщо ж жодна з наведених опцій не підходить, приватне трансферне навчання на анонімізованих вбудовуваннях залишається надійним резервним варіантом. Для перевірки матриці було змодельовано три синтетичні, але наближені до реальності сценарії – сортування пацієнтів у відділеннях інтенсивної терапії, автоматизацію «розумного дому» та прогнозування лояльності в роздрібній торгівлі, – які демонструють, як змінюються компроміси за різних обмежень щодо затримки, пропускної здатності та юридичних ризиків. Запропонована концепція, названа «еластичністю приватності», дає змогу кількісно оцінювати, наскільки можна змінювати якість моделі, не порушуючи прав окремих осіб, і формує практичні орієнтири для інженерів і фахівців із комплаєнсу. Поєднуючи емпіричні дані з етичними та правовими вимогами, стаття виходить за межі звичайного огляду. Вона пропонує цілісну теоретичну рамку та зручний у використанні інструмент. Стверджується, що захист приватності вже не є «накладною» опцією: сьогодні це розгалужене дерево рішень, яким можна цілеспрямовано користуватися, оцінювати й – за належної обережності – частково автоматизувати.