自然語言運算系統是目前人工智能應用之中，其中一個非常收到重視的範疇。不過在分析大量文字數據的同時，如何保護當中的敏感資訊和私隱則是一個難題。最近 Amazon 就公佈一個研究報告，講述可以如何改善私隱保護。
Amazon 表示，數據私隱的問題雖然很容易就會被認爲用「匿名化」來解決，但是有不少研究指出攻擊者只需要使用其他數據來源的資料作比對，就可以解除匿名化。因此 Amazon 的辦法，就是加入噪音，令資訊更難被用作追蹤背後提供的人。而加入噪音之後，雖然準確度會下降，但是隨着資料組擴充，將可以抵消這個負面影響。
據研究人員指，此技術可將更多通用術語透過更具體的術語來替代，從而使個人數據更難以提取。他們打算在下個月在德薩斯州侯斯頓舉行的 ACM Web 搜尋和數據挖掘（WSDM）大會上，詳細介紹他們的新發現。改善私隱的保護除了可以保障個人的利益之外，也可以讓使用者有更大的信心去應用這方面的技術，對於未來技術的開發和普及而言也有一定的幫助。
來源：VentureBeat
