谷歌刚刚为所有人免费提供了另一个数据隐私工具

在帖子中宣布Magritte工具(在新标签页中打开)在谷歌开发者博客上，该公司写道，此次发布将是谷歌保护计算计划的最新成员(在新标签页中打开)，该公司声称这是为了从根本上改变“处理数据的方式、时间和地点，以从技术上确保其隐私和安全。”

将在开源项目存储库Github上提供的新工具使用“高精度”机器学习来检测车牌和纹身等识别对象，并自动将它们模糊掉。

谷歌声称Magritte最适合帮助摄像师和视频记者保护周围世界其他人的隐私。它强调它的计算成本低，并且其高精度使其成为可靠的省时工具。

在其他地方，不太吸引人的“全同态加密(FHE)Transplier”去年首次发布，旨在让数据科学家在无法访问个人信息的情况下计算加密数据(在新标签页中打开)，已获得新的电路优化，以通过确保较低的计算成本来扩展其用例。

这些工具是谷歌专注于隐私增强技术(PET)研发的最新示例，该技术在2022年6月成为焦点(在新标签页中打开)美国政府科技政策办公室(OSTP)。

2022年11月，该概念还作为竞赛的一部分出现(在新标签页中打开)由美国和英国政府运营，要求参与者开发解决方案，允许在不暴露个人数据的情况下训练人工智能模型，这一原则被称为差分隐私(在新标签页中打开).

2019年，谷歌制作了差分隐私库——一套旨在方便开发人员使用的工具，在某些情况下，例如PrivacyonBeam(在新标签页中打开)隐私框架，绝对非专家-在GitHub上可用(在新标签页中打开).