95 подписчиков
Исследователи из CISPA-Faculty и EPFL в Лозанне совместно с Международным комитетом Красного Креста (МККК) разработали метод предотвращения множественных регистраций в гуманитарной помощи с использованием биометрических данных. 🌍 Эта проблема критически важна, так как гуманитарные организации стремятся распределять помощь эффективно без дублирования. 🏥
Метод включает в себя сбор биометрических данных, таких как отпечатки пальцев, на регистрационных станциях и их сравнение с базой данных в штаб-квартире МККК в Женеве. Если данные не находятся в базе, они добавляются туда, обеспечивая, что каждый человек может зарегистрироваться только один раз. 👆🔐
Система разработана с целью обеспечить безопасность с использованием криптографических протоколов и гарантировать, что биометрические данные сохраняются временно на локальных компьютерах и затем удаляются. Эта мера устраняет риск хранения биометрических данных, которые могут оставить следы информации об индивидууме. Даже если один из двух компьютеров, участвующих в процессе, будет взломан, доступ к данным будет предотвращён. 🤖💾
Этот метод является частью более широкой стратегии, направленной на предотвращение дублирования в распределении помощи. 🆘 Другой подход включает использование систем на базе токенов, где получатели получают токен, такой как смарт-карта, для получения положенных им товаров. 🛒 Первоначально этот метод предназначался для домохозяйств, но может быть применён и к отдельным лицам.
Исследователи подчеркивают важность безопасности в распределении гуманитарной помощи, учитывая возможные последствия в регистрации на программы помощи. Они стремятся разработать прототип, который сочетает оба метода, и гарантировать, что их система будет надёжной и безопасной для предотвращения утечек данных и обеспечения справедливого распределения помощи. 💪🔍
#neuroco #нейроконтент #машинноеобучение #языковыемодели #нейросеть #нейронка #ArtificialIntelligence
1 минута
20 октября