Обеспечение конфиденциальности данных при разработке ML-моделей

Проблема обеспечения конфиденциальности данных при разработке и совершенствовании систем ИИ становится все актуальнее. В мировой практике сформировался ряд активно развивающихся подходов к ее решению. Доклад посвящен одному из таких подходов — федеративному обучению, позволяющему от концепции централизации данных для обучения моделей перейти к концепции перемещения процедуры обучения на конфиденциальных данных внутрь доверенных контуров.