Google, ecco come verranno elaborati più dati senza minacciare la privacy

Si chiama Federated Learning, e si occupa di scomporre le informazioni provenienti dai dispositivi connessi, rendendo difficile la vita degli hacker

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Google è al lavoro su un nuovo sistema di machine learning, che permetterà l’analisi di dati provenienti dai milioni di dispositivi sparsi in giro per il globo: la sfida del futuro è, infatti, aumentare il numero di informazioni processabili, senza minare alla sicurezza egli utenti.

Google, ecco come verranno elaborati più dati senza minacciare la privacy google logo 1200x630 TechNinjaStando ad un posto rilasciato sul research blog, Big G è riuscita a trovare il modo elaborare grandi quantità di dati, senza avere il bisogno di trasferirli sui propri server, dove diventano potenziale preda degli hacker.

Google Federated Learning: come funziona

Il nuovo algoritmo sviluppato da Google, e chiamato Federated Learning, rende non necessario il trasferimento dei dati in locale (sui sistemi di clouding di Google), permettendo di eseguire la loro elaborazione anche da remoto.

In realtà, una piccola di quantità di informazioni lascia ugualmente il dispositivo di partenza, ma, venendo mescolata con altri dati provenienti da altri terminali, annulla la probabilità che la privacy degli utenti venga messa in pericolo, rendendo impossibile identificare l’origine delle singole informazioni.

Google, ecco come verranno elaborati più dati senza minacciare la privacy aa google federated learning algorithms 840x474 1 TechNinjaFederated Learnign è stato per adesso implementato nella GBoard, una delle tastiere più popolari tra i dispositivi Android: l’algoritmo invia ai server di Google quali suggerimenti nella composizione l’utente ha accettato, e in che contesto. Un trasferimento che, come avrete capito, non comporta la fuga di dati sensibili.

In questo modo, GBoard riesce in real-time ad ottenere migliaia di informazioni di questo tipo, senza che sia necessario nemmeno attendere un aggiornamento ufficiale. Un unico ostacolo potrebbe essere rappresentato dal rallentamento che si ha per tenere attivo un simile servizio, ma Google rassicura: Federated Learnign non influisce sulle performance del dispositivo, poichè agisce solo quando esso è in Idle, collegato alla rete elettrica domestica e connesso ad una rete Wi-Fi; nessun problema quindi per l’autonomia e il consumo dei dati internet.