Privacidad y licencias
Google rehace su aprendizaje federado sobre enclaves verificables, y Gboard ya lo está usando
Google Research anunció el 2 de octubre una generación nueva de su sistema de aprendizaje federado, la técnica que introdujo en 2017 para entrenar modelos sobre datos descentralizados que no salen del dispositivo. La monta sobre entornos de ejecución confiables para dar garantías de anonimización verificables y auditables, y mueve parte del cómputo al servidor para ganar velocidad, precisión y cobertura de dispositivos. Gboard ya lo ha adoptado y, según Google, gana bastante en tiempos de cómputo.
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Qué significa para ti
La diferencia con confiar sin más es que la lógica de esos enclaves es verificable a distancia: un tercero puede comprobar qué se ejecuta, y el estado interno no se puede observar ni alterar. El dispositivo cifra los ejemplos antes de subirlos y preautoriza qué cómputos pueden tocarlos, esa política tiene que publicarse en un registro público de transparencia, y el gestor de claves sólo descifra para cargas que encajen con ella. Google pone el límite: todo sujeto a las limitaciones de los enclaves de hoy. No hay nada que activar: vive dentro de sus propios productos.
Fuentes
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