Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce LeaKissner
Lea Kissner
Lea Kissner
Lea Kissner
@LeaKissner

Tweets

Lea Kissner

@LeaKissner

Chief Privacy Officer @humuinc, formerly Global Lead of Privacy Technology for @google. Privacy eng, crypto, security, and building for respect. she/her

California, USA
Vrijeme pridruživanja: travanj 2017.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
    • Prijavi Tweet

    It's ML time at @enigmaconf: @NicolasPapernot is talking about "What Does It Mean for Machine Learning to Be Trustworthy?" #enigma2020

    16:32 - 27. sij 2020.
    • 9 proslijeđenih tweetova
    • 32 oznake „sviđa mi se”
    • Jie SHI Chaz Lever Edoardo Debenedetti Sarah not at any con right now Christa Anderson Alesia Chernikova Amogh Tarcar Shadab Shaikh ak1010
    1 reply 9 proslijeđenih tweetova 32 korisnika označavaju da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Concerning security, privacy, anti-abuse, fairness, ethics Security badness: * the MS Tay chatbot has training data poisoning * YouTube filtering videos which aren't appropriate for children, but people will evade

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Safety badness: research showing that changing the lighting can cause self-driving cars to steer different directions (e.g. off a cliff. Which is bad.)

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Privacy: * model inversion attack, where the attacker can recover the training data from queries to the model [ THIS SHOULD BE BETTER KNOWN IT'S A REAL PROBLEM FOR DATA RETENTION AS WELL ]

        1 reply 3 proslijeđena tweeta 11 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Fairness and ethics: * fewer people from a set in a group --> worse performance e.g. bad performance at facial recognition for people of colour, women

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      6. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        How can we design training algorithms which provide these notions of trust?

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      7. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Failed attempt: tried to train a model to recognize handwriting and it has to be not sensitive to small changes [because otherwise will memorize private data], but that opens up to new attacks, like confusing some written 5 and 3. Tried to defend against a specific attack and 🤯

        0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      8. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Is achieving trustworthy ML any different from computer security? Lots of tradeoffs. Can you win here? In ML can learn with differential privacy. Differential privacy basically means that an attacker can't tell if any particular person is in/out of a data set. [Not typing math]

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      9. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        How to train a model with differential privacy? We can bound how much the model is sensitive to particular data items by bounding the gradient. Add some noise. Voila!

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      10. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        What's interesting about this is that when you have unusual examples of handwritten numbers. If you want to have a model that learns them, it has to have very loose privacy [ because they're unusual and so if there's differential privacy, the model wouldn't "see" them ]

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      11. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        So if you're using differential privacy, you get robust patterns, but not good recognition at the edges [ Note that this means exactly for fairness what you think it does: rare examples will have worse performance so people in unusual situations will have worse performance ]

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      12. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        What about test time? * admission control may address lack of assurance: sandboxing, authentication, etc. to weed out certain kinds of outliers

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      13. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        * model governance -- things like GDPR mean you have to pay a lot of attention once it's been deployed. When a user asks to have their data deleted, do you have to delete all the models that you made? Instead, shard users and do only partial retraining [ cool! ]

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      14. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Policies are needed to align ML with societal norms: security, privacy, ethics Technology needs to: propose training algorithms which can satisfy policies, at test time have admission control and model governance Beyond tech, complement with legal frameworks and education

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      15. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Q: you talk about avoiding an arms race for defenders. Do you think it's avoidable? A: I think so. Privacy shows that there isn't necessarily a conflict between requirements and performance.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      16. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Q: What would you take from this technical discussion and convey to policy folks/regulators? A: I'll talk about privacy because I'm more familiar there. There's a gap between tech and policy. Talked about example of taking the policy back to the tech and doing it there.

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      17. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        ... but something like differential privacy, it's not clear how to map it back to legislation.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      18. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Q: when you're talking about the privacy preserving models, it sounded like a benefit was avoiding overfitting. Does avoiding overfitting other ways benefit privacy? A: Generalization/avoiding overfitting won't necessarily help with privacy because they care about average case.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      19. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Q: Can you talk about any algorithms where you can train an algorithm per-person and merge them. What are the limitations? A: Several proposals. Main limit is that one person may not have enough data to make a model in the first place and so have to sync across multiple.

        1 reply 0 proslijeđenih tweetova 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      20. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        Q: perception is that you pay some price in accuracy to get differential privacy and if you did would that be confusing? A: I don't like that framing because it's incentivizing algorithms to overfit to corner cases because of the way it's measured [ Love this! ]

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      21. Lea Kissner‏ @LeaKissner 28. sij
        • Prijavi Tweet

        So then you need to figure out how to better measure performance rather than optimising for benchmarks.

        0 replies 0 proslijeđenih tweetova 3 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      22. Kraj razgovora

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima