И двете изследвания са в сферата на диференциалната поверителност - математически гарантиран подход за защита на личните данни, използван в изкуствения интелект и в други области.
Near-Universally-Optimal Differentially Private Minimum Spanning Trees представя нов метод за сигурен анализ на графи, който позволява споделянето на чувствителни данни при запазване на пълна поверителност и висока точност. Изследването прави значима крачка напред към практическо прилагане на диференциална поверителност в анализа на графови структури.
Smooth Sensitivity Revisited: Towards Optimality предлага ново математическо разпределение, което подобрява точността на резултатите без компромис с поверителността. Статията доразвива концепцията за гладка чувствителност, като постига близка до оптимална ефективност при запазване на защита на данните.
Изследванията са дело на д-р Якуб Тетек, изследовател в INSAIT, и на Ричард Хладик, докторант в ETH Zurich и гост изследовател в INSAIT.
INSAIT - Институтът за компютърни науки, изкуствен интелект и технологии в София, България, е първият в Източна Европа, който предлага условия за работа на световно ниво, съответстващи на тези във водещите западни университети и институти. Институтът е структуриран като специално звено към Софийския университет "Св. Климент Охридски" и е създаден в партньорство с швейцарските ETH Zurich и EPFL, два от най-добрите технологични университети в света. Водещи учени от топ американски, европейски и израелски университети, и изследователски лаборатории, ръководят и съветват института. Основният фокус на INSAIT е върху научните постижения: изследвания на световно ниво, привличане на международни учени с изключителни постижения, обучение на слeдващото поколение студенти и технологични лидери.