美国国家标准技术研究院(NIST)正在发起“差异隐私时态图挑战”。这是一系列竞赛，并附有现金奖励，目的是在公共安全数据集中众包处理新的处理个人身份信息(PII)的方式。
问题在于，尽管丰富，详细的数据对于研究人员和构建AI模型(在这种情况下，在应急计划和流行病学领域)非常有价值，但使用它会引发严重且潜在危险的数据隐私和权利问题。即使将数据集放在众所周知的锁和密钥下，恶意行为者也可以仅基于几个数据点就重新推断出有关人员的敏感信息。
解决方案是取消识别数据，以使其在不损害个人隐私的情况下仍然有用。NIST已经对这意味着什么有了明确的标准。它在某种程度上说：“取消身份识别从数据集中删除了识别信息，因此单个数据无法与特定的个人链接。”
挑战的目的是找到一种更好的方法来使用称为差异隐私的技术，该技术本质上将足够的噪声引入数据集中以确保隐私。谷歌，苹果和Nvidia等公司的产品中广泛使用差异隐私，而立法者则倾向于使用差异隐私来告知数据隐私政策。
具体而言，挑战集中在包含时空信息的时态地图数据上。NIST竞赛的呼吁是：“公共安全机构收集大量数据，其中包含时间，地理和可能的个人身份信息。”例如，拨打911会显示一个人的姓名，年龄，性别，地址，症状或情况等。NIST的公告指出：“时间图数据对于公共安全界特别重要。”
差异性隐私时态图挑战站在以前的NIST差异性隐私挑战的肩膀上-一个以合成数据为中心，另一个旨在更广泛地开发该技术。
NIST在三个类别中提供总计276,000美元的奖金。更好的仪表棒将向用于衡量差分专用算法质量的参赛作品提供总计29,000美元的奖励。对于那些在数据实用性和隐私保护之间取得最佳平衡的人，总计可提供$ 147,000。旨在奖励开源努力的源代码可用性的竞赛之翼有100,000美元的奖金。
现在的挑战是，到2021年1月5日为止接受提交的申请。非联邦机构的合作伙伴包括DrivenData，HeroX和Knexus Research。获奖者名单将于2021年2月4日公布。