Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Protocolo de Agregación Segura
Mecanismo que permite agregar contribuciones de múltiples participantes de manera que solo se revele el resultado agregado, no las contribuciones individuales. Estos protocolos son esenciales en los sistemas de aprendizaje federado para proteger la confidencialidad de los modelos locales.
Minería de Datos Preservando la Privacidad
Conjunto de técnicas que permiten extraer conocimiento útil de los datos mientras se protege la confidencialidad de la información sensible contenida en ellos. Estos métodos equilibran las necesidades analíticas con los requisitos de protección de la privacidad.
Protocolo de Suma Segura
Protocolo criptográfico específico que permite a múltiples partes calcular la suma de sus valores privados sin revelar estos valores individuales. Esta técnica es fundamental en los sistemas de votación segura y estadísticas agregadas que preservan la confidencialidad.
Entornos de Ejecución Confiable (TEE)
Zona segura aislada dentro de un procesador que garantiza que el código y los datos cargados dentro están protegidos en confidencialidad e integridad. Los TEE permiten ejecutar cálculos sobre datos sensibles incluso en plataformas potencialmente comprometidas.
Protocolo de Producto Escalar Seguro
Mecanismo que permite a dos partes calcular el producto escalar de sus vectores privados sin revelar estos vectores. Esta operación es fundamental en muchos algoritmos de aprendizaje automático que preservan la confidencialidad.
Multiplicación Segura de Matrices
Protocolo que permite a múltiples partes calcular el producto de sus matrices privadas sin revelar estas matrices individuales. Esta operación es crucial para muchos algoritmos de aprendizaje automático distribuido que preservan la confidencialidad.
Aprendizaje Automático Preservando la Privacidad (PPML)
Conjunto de técnicas y protocolos que permiten el entrenamiento e inferencia de modelos de aprendizaje automático sobre datos sensibles garantizando su confidencialidad. Estos métodos combinan criptografía, teoría de la información y algoritmos distribuidos.
Árboles de Agregación Segura
Estructura arbórea utilizada para organizar la agregación segura de datos provenientes de numerosos participantes de manera eficiente y escalable. Este enfoque minimiza la sobrecarga de comunicación mientras mantiene las garantías de confidencialidad.
Criptografía Umbral
Esquema criptográfico donde una clave privada se distribuye entre varios participantes y donde un cierto umbral de ellos debe colaborar para realizar operaciones criptográficas. Esta técnica elimina los puntos únicos de fallo en los sistemas seguros.
Cálculo Seguro del Producto Interno
Protocolo especializado para calcular el producto interno entre vectores privados pertenecientes a diferentes partes sin revelar estos vectores. Esta operación es fundamental para los algoritmos de clasificación y similitud que preservan la privacidad.