美国国土安全部征集合成AI/机器学习训练数据解决方案。
美国国土安全部（DHS）科学技术局今日宣布，现向公众征集为人工智能和机器学习模型生成合成数据的解决方案。入选方案将有资格获得最高170万美元的资金支持，用于开发和改造商业技术以满足国土安全部需求。
该请求承认使用"实时"数据训练这些模型可能带来的隐私和网络安全风险，同时也认识到创建能够准确模拟真实世界数据且无偏见的合成数据面临重大挑战（尽管实时数据中的偏见问题依然严峻）。 国土安全部明确指出，拟议解决方案应具备的核心能力包括"消除和/或缓解合成数据中的偏见"，并强调解决方案还需包含符合国土安全部及其下属机构（如网络安全与基础设施安全局CISA、国土安全部隐私办公室等）任务需求的隐私保护能力。
申请截止日期为2024年4月10日，届时将在北卡罗来纳州达勒姆市举办一场混合形式的"行业日"活动，旨在讨论招标事宜并解答疑问。
美国国土安全部（DHS）科学与技术局（S&T）发布新招标公告，寻求能够生成合成数据的解决方案。该数据需模拟并复现真实数据的形态与模式，同时保障隐私安全并降低安全风险。 合成数据对国土安全部至关重要，因为当现实世界数据不可用或使用现实数据会引发隐私与安全风险时（特别是当现实数据包含个人身份信息等敏感内容时），该部门可借助合成数据训练机器学习模型。
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