タイニーエムエル

第20章. プライバシー、セキュリティ、デプロイ

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

本書の前章までの作業を終えれば、機械学習に依存した組込みアプリケーションを構築できるようになるだろう。しかし、あなたのプロジェクトを世にうまくデプロイできる製品にするには、まだ多くの課題を乗り越える必要がある。つの重要な課題は、ユーザのプライバシーとセキュリティの保護である。この章では、これらの課題を克服するために我々が発見した有用なアプローチをいくつか取り上げる。

プライバシー

デバイス上でのマシン学習は、センサー入力に依存している。これらのセンサーの中には、マイクやカメラのように明らかにプライバシーに関わるものもあるが、加速度センサーのように悪用される可能性のあるものもある。私たちは皆、エンジニアとして、自分たちの製品が引き起こす可能性のある損害からユーザを守る責任があるため、設計のあらゆる段階でプライバシーについて考えることが不可欠だ。また、機密性の高いユーザ・データの取り扱いには法的な意味合いもあり、その点については我々の取材範囲を超えているが、弁護士に相談すべきである。もしあなたが大きな組織に属しているのであれば、プライバシーのスペシャリストがいるかもしれないし、専門的な知識であなたを助けてくれるプロセスがあるかもしれない。そのようなリソースを利用できないとしても、プロジェクトの開始時に独自のプライバシーレビューに時間を費やし、立ち上げるまで定期的に見直すべきである。プライバシー・レビュー "が実際にどのようなものであるかについて、広く合意があるわけではないが、私たちはいくつかのベスト・プラクティスについて議論する。

プライバシー・デザイン・ドキュメント

プライバシー・エンジニアリングの分野はまだ非常に新しく、製品のプライバシーの影響をどのように扱うかについての文書を発見するのは難しいかもしれない。多くの大企業がアプリケーションのプライバシーを保証するプロセスを扱う方法は、プライバシー設計文書を作成することである。これは、製品の重要なプライバシーの側面をカバーできる一つの場所である。文書には、この後のサブセクションで提起されるすべてのトピックに関する情報を含めるべきである。

データ収集

PDDの最初のセクションでは、どのようなデータを収集するのか、どのように収集するのか、なぜ収集するのかを説明する。できるだけ具体的に、わかりやすい英語を使うべきである。たとえば、"環境大気情報を得る "ではなく、"温度と湿度を収集する "といった具合である。このセクションに取り組んでいる間は、実際に何を収集するのかを考え、それが製品に最低限必要なものであることを確認する機会にもなる。より複雑なデバイスを目覚めさせるために大きな音を聞くだけなら、マイクを使って16KHzで音声をサンプリングする必要が本当にあるのか、あるいは、セキュリティ違反があっても音声を録音できないようにするためのより粗雑なセンサーを使うことができるのか。このセクションでは、製品内の異なるコンポーネント（クラウドAPIを含む）間の情報の流れを示す、シンプルなシステム図が役に立つ。このセクションの全体的なゴールは、技術者でない聴衆（それが弁護士であれ、経営陣であれ、取締役会メンバーであれ）に対して、何を収集するのかの優れた概要を提供することである。それを考える一つの方法は、新聞の一面で、無愛想なジャーナリストが書いた記事の中で、それがどのように見えるかを考えることである。他者による悪意ある行為にユーザがさらされるのを最小限に抑えるために、できることはすべてやっておくこと。具体的には、「このテクノロジーを使って、虐待する元パートナーが何をしでかすか」といったシナリオを考え、できる限り想像力を働かせて、提供できる限りの保護が組み込まれていることを確認しよう。 ...