粤港澳大湾区今年开行国际班列突破2万车
北(bei)京时间6月20日，世界杯小组赛(sai)D组(zu)第2轮，土耳(er)其队对(dui)阵巴拉(la)圭队的(de)比赛(sai)进行到上半场补时阶段，巴拉圭球员阿尔米隆捂嘴说话，裁判观看VAR后将其红牌(pai)罚下✔️✔️㊗️❤️。 这张红牌是源于本(ben)届世界杯的新规，新规规定，球员在场上发(fa)生争执✔️✔️㊗️❤️、挑衅或嘲讽对手时(shi)，若用(yong)手✔️✔️㊗️❤️、胳膊或(huo)球(qiu)衣捂住(zhu)嘴，刻意遮掩可(ke)能存在的不当言论(lun)，裁判可(ke)直(zhi)接出示红牌将其(qi)罚下✔️✔️㊗️❤️。
中新网(wang)北京6月25日电 (记(ji)者 孙自(zi)法)国际学术期刊《自然》最新发表(biao)一篇健(jian)康科学的(de)研究论文提(ti)醒，数(shu)据被(bei)用于训练医疗人工智(zhi)能(AI)模型的个人，可(ke)能(neng)面临(lin)在网络攻击中被识别(bie)的风险。 这项(xiang)研(yan)究表明，代表性不足群(qun)体(ti)面临的数(shu)据泄露风(feng)险可(ke)能更高。论(lun)文作者指出，当前的风险评(ping)估并(bing)未将这些群体纳入考量，因此，他们呼吁采取进一(yi)步的风险缓解措施并实施严格的访问控制。 该论文介绍，医疗(liao)AI模型有望改善全球健康状(zhuang)况，特别是在缺乏专业人才的地区。然而，用于训练这些模(mo)型的敏(min)感数据可能(neng)面临隐(yin)私攻击。攻击者利用成员推(tui)理攻(gong)击(MIA)来确(que)定个人的(de)数(shu)据是否被用(yong)于训练模型(xing)。通过此(ci)类攻击，可以推断(duan)出患者的医(yi)疗数据和私人信(xin)息(xi)。此前关于数据风险的研(yan)究(jiu)主要(yao)基于整个(ge)数(shu)据集，并未考(kao)虑(lu)个体(ti)的风险。 论文第一作者和通讯作者、德国慕尼黑工业(ye)大(da)学Moritz A. Knolle与(yu)同事及(ji)合作者开展了一(yi)项隐私审计(ji)，重点关注个人隐私风险，发现医疗AI模型(xing)可能对(dui)个(ge)人数据(ju)贡献者构成隐私风险。他们(men)利用七个由真实(shi)临(lin)床(chuang)数据(ju)(包括(kuo)医学影像、心电图(tu)和电子健康(kang)记录(lu))组成的大型数据(ju)集，确定了(le)数据贡献患者中最(zui)为脆弱的(de)群(qun)体。 论文(wen)作者(zhe)发(fa)现(xian)，在个人层面，成员推理攻击针对的目标几(ji)乎毫无差错地被成功识别出(chu)来；在群体层面，在数据集中被(bei)识别为代表性不(bu)足的(de)群体，包括罕见病患(huan)者、少数族(zu)裔或社(she)会经济(ji)地位较低(di)的人群，以及(ji)性别较不常见的人群。 随(sui)着被AI模型编码(ma)的独(du)特数据增(zeng)多，研究发现这些群(qun)体和个人更加脆弱，且面临(lin)不成比例(li)的隐私攻击风险。同时(shi)，成员推理攻击(ji)者攻击的成功率会(hui)随(sui)着模型(xing)容量和规模的增加而(er)上升。 论(lun)文作(zuo)者总结说，本项研(yan)究的这些发现表明，诸(zhu)如成员推(tui)理(li)攻击之类的(de)隐私攻击在(zai)个体层面的精准打击(ji)效果，比目(mu)前普遍认为的更为显著。他们强调(diao)，隐私风(feng)险(xian)评估必须将个体风险(xian)纳入考量，并(bing)对(dui)易(yi)受攻击(ji)的模型提供进一步保护。(完)