プライバシーを損なうことなくMLモデルをトレーニング
問題点：
MLモデルのトレーニングに本番データを使用すると顧客データが危険にさらされてしまう
機械学習にはデータがすべてであり、どのようなMLモデルでも、トレーニングされたデータと同じくらい優れたものとしかならないため、本番データが不可欠となります。
残念ながら、チャットボットやその他のMLプロジェクトをトレーニングするために本番データを使用することに対しては、データ保護規制当局から厳しい目を向けられます。こちらの韓国のラブボットが始めたように、ユーザーの個人を特定できる情報（PII）を広範なオーディエンスにさらすことになりかねなく、危険な状況を生み出してしまう可能性があります。
Private AIを活用：
合成PII生成でダウンストリームの精度低下を防ぐ
Private AIは、周囲のテキストの文脈に合った合成PIIを生成することができます。本番データを取得し、すべてのPIIを文脈に関連した合成データに置き換えることは、データセット内のユーザーデータのプライバシーを損なうことなく、モデルのトレーニングに必要なデータを取得する優れた方法となります。
高い安全性
情報漏洩が発生した場合、合成PIIと本物のPIIを区別することはほぼ不可能であるため、誤って流出したPIIの特定のリスクは最小限に抑えられます。さらに、MLを利用したPIIジェネレーターは、元のPIIを見ることがないため、複雑な計算をすることなく、シンプルなプライバシー保証を提供します。
開発者向けの設計
弊社のシステムは一つのDockerコンテナにパッケージされ、数行のコードでユーザーのシステムにデプロイされるため、ユーザーのデータパイプラインにプライバシー保護を素早く適用することができます。インストールの詳細については弊社の資料をご覧ください。
Private AIは既存のインフラにシームレスにプラグインします。
Private AIを選ぶ理由
- 正規表現なし
- 毎秒70,000語の処理
- リアルタイムの匿名化に対応
- サードパーティからのアクセスなし
- GDPR、HIPAA、CPRAなどのプライバシー規制の準拠
- 詳細
機密性の高い健康情報を含む雑多な会話データで構成されたデータセットでテスト。詳細や、精度、F1スコアにおけるパフォーマンスについては、ホワイトペーパーをダウンロードしてください。評価コードをご希望の場合は、弊社までご連絡ください。
ご自身のデータでお試しください：
「現在利用可能なPII匿名化製品を見てきましたが、精度、匿名化可能なデータタイプ、モデルの柔軟性においてPrivate AIが圧倒的に優れています。横並びで比較した結果、AWS Comprehendなどにはもう戻れないことがすぐにわかりました。」
