ADVERTISEMENT
ADVERTISEMENT
भारतीय मूल के पर्ड्यू शोधकर्ताओं ने विकसित किया AI गोपनीयता उपकरण
टीम ने कहा कि वह अतिरिक्त संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए सिस्टम का विस्तार करने पर काम कर रही है।
-
प्रणवी शर्मा - Mon, 16, Mar 2026
- 05:43 EDT
- 3
वनीत अग्रवाल, दीपेश तम्बोली, और विनीत पुण्यमूर्ति। / Purdue
पर्ड्यू विश्वविद्यालय में भारतीय मूल के तीन शोधकर्ताओं, विनीत अग्रवाल, दीपेश तंबोली और विनीत पुण्यमूर्ति ने एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उपकरणों का उपयोग करके संपादित की जाने वाली व्यक्तिगत छवियों की सुरक्षा के लिए डिजाइन की गई है।
इस उपकरण का उपयोग AI संपादन प्लेटफार्मों पर फोटो अपलोड करने से पहले और बाद में किया जाता है। यह शोध पेटेंट के लिए लंबित है और पीयर-रिव्यू जर्नल IEEE ट्रांजैक्शंस ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रकाशित हो चुका है।
अग्रवाल पर्ड्यू विश्वविद्यालय में यूनिवर्सिटी फैकल्टी स्कॉलर और रेली प्रोफेसर ऑफ इंडस्ट्रियल इंजीनियरिंग हैं, साथ ही कंप्यूटर साइंस विभाग और एल्मोर फैमिली स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड कंप्यूटर इंजीनियरिंग में मानद नियुक्तियां भी प्राप्त हैं।
तंबोली डॉक्टरेट के पूर्व छात्र हैं और पुण्यमूर्ति कंप्यूटर और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट के उम्मीदवार हैं। दोनों अग्रवाल के शोध समूह के सदस्य हैं।
जनरेटिव AI उपकरण छवियों को उच्च यथार्थता के साथ संपादित कर सकते हैं, लेकिन आमतौर पर उपयोगकर्ताओं को बाहरी प्रणालियों पर पूरी, अपरिवर्तित तस्वीरें अपलोड करने की आवश्यकता होती है।
तंबोली ने पर्ड्यू विश्वविद्यालय को बताया कि हमारी प्रणाली उपयोगकर्ताओं को अपनी तस्वीर के संवेदनशील क्षेत्रों, जैसे चेहरे, को AI संपादन सेवा से छिपाने की अनुमति देती है। उन्होंने कहा कि उपयोगकर्ता के डिवाइस पर संवेदनशील क्षेत्रों को विस्तृत रूपरेखा का उपयोग करके छिपा दिया जाता है।
तंबोली ने कहा कि AI द्वारा छवि संपादित किए जाने के बाद, हमारा सिस्टम ज्यामितीय संरेखण और मिश्रण का उपयोग करके संवेदनशील क्षेत्र को संपादित छवि में पुनः एकीकृत करता है। शोधकर्ताओं के अनुसार, केवल मास्क्ड छवि को ही AI संपादन सेवा में भेजा जाता है।
अग्रवाल ने कहा कि मौजूदा दृष्टिकोणों की कुछ सीमाएं हैं। कुछ संवेदनशील क्षेत्रों को धुंधला कर देते हैं, जिससे AI संपादन की गुणवत्ता कम हो जाती है, जबकि अन्य स्थानीय संपादन उपकरणों पर निर्भर करते हैं जो क्लाउड-आधारित जनरेटिव मॉडल की यथार्थता से मेल नहीं खा सकते।
अग्रवाल ने कहा कि यह डिजाइन में ही गोपनीयता को ध्यान में रखकर बनाया गया है। हमारे सिस्टम में, एआई प्लेटफॉर्म कभी भी चेहरे को नहीं देखता, लेकिन अंतिम संपादित छवि फिर भी पूरी तरह से स्वाभाविक दिखती है,” अग्रवाल ने पर्ड्यू विश्वविद्यालय को बताया।
शोधकर्ताओं ने अग्रणी एआई फाउंडेशन मॉडल द्वारा छवियों से बायोमेट्रिक विशेषताओं का अनुमान लगाने के तरीके का मूल्यांकन करके सिस्टम का परीक्षण किया। उन्होंने पाया कि सिस्टम ने आंखों का रंग, चेहरे के बाल और आयु वर्ग जैसी विशेषताओं का पता लगाने के लिए एआई मॉडल की क्षमता को काफी कम कर दिया।
परीक्षणों से पता चला कि विशेषता वर्गीकरण सटीकता लगभग 80 प्रतिशत तक गिर गई। टीम ने कहा कि वे चिकित्सा विवरण, पहचान दस्तावेज़ और अन्य निजी सामग्री सहित अतिरिक्त संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए सिस्टम का विस्तार करने पर काम कर रहे हैं।
अन्य खबरों को पढ़ने के लिए क्लिक करें न्यू इंडिया अब्रॉड
Related
ADVERTISEMENT
ADVERTISEMENT
E Paper
Video
Comments
Start the conversation
Become a member of New India Abroad to start commenting.
Sign Up Now
Already have an account? Login