Proteção da privacidade em aprendizado de máquina

Dados privados têm cada vez mais sido usados em aplicações baseadas em aprendizado de máquina. Tais modelos podem estar sujeitos a ataques específicos que buscam violar a privacidade de indivíduos cujos dados participaram do conjunto de treinamento do modelo. Nesta palestra vamos abordar questões de privacidade de dados pessoais no contexto de sistemas baseados em aprendizado de máquina. Vamos descrever potenciais ameaças e ataques em modelos de aprendizado de máquina oferecidos como serviço (Machine Learning as a Service – MLaaS), bem como técnicas de proteção da privacidade na construção desses sistemas.