WikiDer > Латанья Суини
Латанья Суини | |
|---|---|
 Профессор Суини принимает участие в панельной дискуссии в Нью-Йорке, ноябрь 2017 г. | |
| Альма-матер | Гарвардский университет Массачусетский Институт Технологий |
| Известен | k-анонимность |
| Научная карьера | |
| Поля | Информатика |
| Учреждения | Гарвардский университет, Университет Карнеги Меллон |
| Интернет сайт | латания |
Латанья Арветт Суини является профессором практики управления и технологий в Гарвардский университет, директор Лаборатория конфиденциальности данных в Институте количественных социальных наук (IQSS) Гарвардского университета и деканом факультета в Currier House в Гарвард.[1] Ранее она служила Главный технолог из Федеральная торговая комиссия, должность, которую она занимала с января 2014 года по декабрь 2014 года.[2][3] Она внесла несколько вкладов в технологии конфиденциальности. Ее самая известная академическая работа посвящена теории k-анонимность и ей приписывают наблюдение, что «87% населения США однозначно идентифицируется по дате рождения, полу и почтовому индексу».[4]
Суини разрабатывает технологии для оценки и решения социальных проблем и учит других использовать ту же технологию. Она сделала несколько открытий, связанных с технологиями идентификации и конфиденциальности. Ее работа отмечена наградами многих организаций, в том числе Американская психиатрическая ассоциация, то Американская ассоциация медицинской информатики, а Blue Cross Blue Shield Association. Ее работа была отмечена в отчете TAPAC, в котором рассматривается проект Total Information Awareness Project. DARPA. Она давала показания перед Консультативным комитетом по вопросам конфиденциальности и неподкупности Департамент внутренней безопасности и Комиссия Европейского Союза. Суини был заслуженным профессором компьютерных наук, технологий и политики в школе компьютерных наук в Университет Карнеги Меллон. В 2001 году она получила докторскую степень по информатике в Массачусетский Институт Технологий где она стала первой афроамериканец женщина, чтобы получить степень доктора компьютерных наук в этой школе.[5] Она получила степень бакалавра компьютерных наук в Гарвардском университете.[6]
Образование
Суини ходил в школу Дана Холл в Уэлсли, Массачусетс, где она получила аттестат о среднем образовании в 1977 году. Она произнесла прощальную речь на выпускной церемонии.[7]
Суини учился на бакалавриате в Массачусетский технологический институт (MIT), где она сосредоточилась на электротехнике и информатике.
Она пошла к Гарвардская школа повышения квалификации чтобы изучать информатику, где она получила степень ALB (бакалавр гуманитарных наук в области дополнительных исследований) в области компьютерных наук с отличием. Ее дипломная работа на бакалавриате называлась «Подбрасывание монеты: диалектические шансы не всегда 50/50». Она получила оценки с отличием по всем курсам и закончила аспирантуру по информатике, математике, физике, педагогической психологии и философии. Она также произнесла выпускную речь.
Суини вернулся в Массачусетский технологический институт учиться в магистратуре, где она получила степень С. в области электротехники и информатики в 1997 году. Во время учебы в магистратуре она получила средний балл 4.9 / 5.0. Суини написала магистерскую диссертацию под названием «Sprees, система обучения орфографии с конечным числом состояний, которая распознает и генерирует фонологически похожие орфографии», где она была финалистом MasterWorks. Она продолжала учиться в Массачусетском технологическом институте, чтобы получить степень доктора философии степень, где она получила степень в области компьютерных наук. Она получила степень в 2001 году и защитила кандидатскую диссертацию. дипломная работа «Вычислительный контроль раскрытия информации: теория и практика».
Карьера и исследования
В 2001 году Суини стал директором и основателем Лаборатория конфиденциальности данных, в Университет Карнеги Меллон. Она была членом Программного комитета по моделированию решений для искусственного интеллекта (MDAI) в 2005 году. В 2004 году она основала Journal of Privacy Technology, а в 2006 году стала главным редактором.[8]
В своей докторской диссертации в Массачусетский технологический институт (Computational Disclosure Control: Theory and Practice) Суини исследует различные вычислительные методологии для безопасного распространения анонимных данных, не раскрывая никакой идентифицирующей или потенциально идентифицирующей информации. Она предлагает новые подходы к безопасному раскрытию данных, определяя и описывая модели защиты с нулевой картой, k-картой и неправильной картой. Затем Суини критикует и сравнивает четыре вычислительные программы, основанные на электронных данных, по их способности защищать личную информацию. Оцениваемые системы - это ее система Scrub, система Datafly II, система u-Argus Статистического управления Нидерландов и ее алгоритм k-Similar, который, по ее мнению, является наиболее эффективной системой для минимизации рисков конфиденциальности. До своей диссертации Суини уже много раз публиковалась по темам, связанным с безопасностью данных в сфере здравоохранения, а также защитила магистерскую диссертацию в Массачусетском технологическом институте и диссертацию по ALB в Гарварде. В настоящее время Суини является известным исследователем в области безопасности данных и продолжает работу в этой области.
Самая последняя публикация
Проведя исследование 110 мобильных приложений по 9 категориям (включая бизнес, игры, фитнес, здоровье и т. Д.), Суини обнаружила, что многие мобильные приложения передают конфиденциальные личные данные сторонним доменам, в частности имя, местоположение, адрес электронной почты и т. Д. изучать, Android приложения отправляют потенциально конфиденциальные личные данные в сторонние домены 3.1. Что касается приложения для iOS, они связаны в среднем с 2,6 сторонними доменами. Повышая осведомленность о текущих рисках утечки данных, Суини также вдохновляет нас задуматься о возможной будущей системе разрешений на совместное использование на мобильных телефонах.
В 2016 году Л. Суини, М. Бар-Синай, М. Кросас представили теги данных, пространства политик обработки данных и язык тегов на семинарах по безопасности и конфиденциальности IEEE 2016 в Сан-Хосе, Калифорния.[9] В документе представлен язык программирования Tags и набор инструментов, которые с помощью вопросников предлагают политики обработки данных, соответствующие уровню безопасности, необходимому для набора данных. Язык тегов и инструменты упрощают разработку политик безопасности, рекомендуя политики, которые соответствуют юридическим требованиям для этого набора данных, например HIPAA.
Ранняя публикация и проблемы
В 1997 году Суини провела свой первый эксперимент по повторной идентификации, в котором она успешно идентифицировала тогдашнего губернатора Массачусетса Уильяма Велда по его медицинским записям, используя общедоступные записи. Ее результаты оказали существенное влияние на формирование политики, ориентированной на конфиденциальность, в том числе на закон о конфиденциальности HIPAA, однако публикация эксперимента была отклонена двадцать раз. Несколько экспериментов по повторной идентификации, которые она провела после этого, также столкнулись с серьезными проблемами публикации. Фактически, постановление суда по делу Южный Иллинойс против Министерства здравоохранения запретило ей публиковать и делиться своими методами для успешного эксперимента по повторной идентификации. Страх публично разоблачить серьезную проблему без известного решения вызвал большую часть негативной реакции против публикации ее работ и аналогичных экспериментов по повторной идентификации на протяжении более десяти лет. Если эксперименты не пришли к выводу об отсутствии риска или о том, что проблема может быть решена с помощью разумного технического прогресса, публикация в значительной степени отклонялась.
В ее статье «Только вы, ваш врач и многие другие можете знать, »Писательница Латаня Суини обсуждает свой исследовательский проект, в котором она обнаружила и сопоставила личности и личные медицинские записи с помощью ряда методов. Такие методы, как она подробно объясняет позже, включают изучение медицинских карт из больниц и газетных статей. Ближе к концу статьи Суини затрагивает различные подходы к анализу и сопоставлению данных с помощью компьютерных программ или человеческих усилий. Затем она делает вывод, что необходимы новые и улучшенные методы обмена данными.[10]
Лаборатория конфиденциальности данных
С 2011 года Лаборатория конфиденциальности данных Суини проводит исследование конфиденциальности данных в Гарварде.[11] Он призван обеспечить междисциплинарный подход к конфиденциальности в процессе распространения данных. Лаборатория конфиденциальности данных спонсируется государственными, корпоративными и некоммерческими организациями. Он также находится в партнерстве с Центром Беркмана Кляйна, Институтом количественных социальных наук, Центр исследований в области вычислений и обществаи Программа по информационным наукам. Одна из ее миссий в Data Privacy Lab включает в себя обсуждение данных в технологиях и политики защиты личных данных в технологиях. Лаборатория конфиденциальности данных Суини работает над 102 различными проектами, касающимися конфиденциальности данных. Некоторые из них включают: проект Genomic Privacy Project, проект дискриминации в онлайн-доставке рекламы, проект установления ссылок с улучшенной конфиденциальностью и проект идентификации. Проект Genomic Privacy Project пытается поставить под сомнение конфиденциальность нашего генетического кода и использование генетического кода для идентификации людей. Проект «Дискриминация в онлайн-доставке» изучает возможность дискриминации по типу рекламы, отображаемой в поиске у конкретного человека. Существует вероятность того, что некоторые поисковые запросы приведут к рекламе, дискриминирующей расовые меньшинства. Проект связывания с улучшенной конфиденциальностью пытается создать алгоритмы компьютерного кодирования, которые будут автоматически защищать конфиденциальность в процессе связывания, то есть цепочки поисков, которые можно отследить. Проект «Идентифицируемость» исследует, как можно идентифицировать людей с помощью данных общедоступной переписи. Она утверждает, что людей можно идентифицировать с использованием данных переписи населения по комбинации почтового индекса, пола и даты рождения.
Признание
В 2017 году Forbes назвал Суини одной из самых влиятельных женщин в области технологий и искусственного интеллекта, поскольку ее исследование показало, что онлайн-реклама дискриминирует людей, чьи имена обычно связаны с чернокожим сообществом.[12]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ "Латанья Суини". Цифровая инициатива Гарвардской школы бизнеса. Получено 2019-11-21.
- ^ «Федеральная торговая комиссия назвала Латанью Суини главным технологом, Андреа Матвишин - советником по политике». Федеральная торговая комиссия. 18 ноября 2013 г.. Получено 6 августа, 2014.
- ^ «Привет, мир! | Федеральная торговая комиссия». www.ftc.gov. Получено 2016-03-22.
- ^ Л. Суини. «Простая демография часто однозначно идентифицирует людей (Рабочий документ 3 по конфиденциальности данных), Питтсбург, 2000» (PDF). Университет Карнеги Меллон. Получено 18 января 2014.
- ^ «Назначены новые деканы факультетов». Harvard Gazette. 9 мая 2016. Получено 2016-06-06.
- ^ "Биографические очерки Латании Суини". Лаборатория конфиденциальности данных, Гарвардский университет. Получено 18 января 2014.
- ^ "Доктор Латанья Суини, биография". latanyasweeney.org. Получено 2017-10-24.
- ^ "Биографические очерки Латании Суини, доктора философии" latanyasweeney.org. Получено 2017-10-24.
- ^ Суини, Латанья; Бар-Синай, Майкл (май 2016 г.). «Теги данных, пространства политик обработки данных и язык тегов». Семинары по безопасности и конфиденциальности IEEE 2016: 1–8. Дои:10.1109 / SPW.2016.11 - через IEEE Explore.
- ^ Суини, Латания (29 сентября 2015 г.). "Только вы, ваш врач и многие другие могут знать". Технологические науки.
- ^ "Домашняя страница доктора Латании Суини". latanyasweeney.org. Получено 2017-10-24.
- ^ Яо, Мария. «Познакомьтесь с этими невероятными женщинами, продвигающими исследования искусственного интеллекта». Forbes. Получено 2019-11-21.
внешняя ссылка
дальнейшее чтение
- Чип Уолтер (17 июня 2007 г.). "Немного уединения, пожалуйста". Scientific American. Получено 18 января 2014.
- Арва Махдави (5 февраля 2013 г.). "Может ли поиск в Google быть расистским?". Хранитель. Получено 19 января 2014.
- "Латанья Суини". Компьютерные ученые африканской диаспоры. Доктор Скотт Уильямс, профессор математики Государственного университета Нью-Йорка в Буффало. Получено 20 января 2014.
