数据泄露
Gartner预测到2027年，跨境GenAI滥用引起的AI数据泄露比例将达到40%
Gartner预测，到2027年，跨境生成式人工智能（GenAI）引起的AI相关数据泄露比例将超过40%。 GenAI在终端用户中的普及速度已超过了数据治理和安全措施的发展速度，而支持这些技术所需的集中算力引发了对数据本地化的担忧。 Gartner研究副总裁Joerg .
到2027年，生成式 AI 将导致超 40% 的数据泄露
根据 Gartner 最近的分析，到2027年，超过40% 的人工智能相关数据泄露将源于生成式人工智能（GenAI）的误用。 随着 GenAI 技术的迅速普及，企业和组织在数据治理与安全措施的制定上面临着严峻挑战。 尤其是在数据本地化的背景下，这一问题显得尤为突出，因为这些技术对集中计算能力的需求很高。
如何避免交叉验证中的数据泄露？
大家好，我是小寒在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。 然而，在交叉验证过程中，数据泄露（Data Leakage） 是一个非常严重的问题，它会导致模型的评估结果过于乐观，进而使得模型在实际应用中表现不佳。 什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中，模型不恰当地接触到了与验证集或测试集相关的信息，导致模型的训练过程中“提前知道”了本应该不在训练数据中的信息。
十种数据预处理中的数据泄露模式解析:识别与避免策略
在机器学习教学实践中,我们常会遇到这样一个问题:"模型表现非常出色,准确率超过90%!但当将其提交到隐藏数据集进行测试时,效果却大打折扣。 问题出在哪里?"这种情况几乎总是与数据泄露有关。 当测试数据在数据准备阶段无意中泄露(渗透)到训练数据时,就会发生数据泄露。
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