Andmekindluse ehitamine: andmeturve ja privaatsus generatiivse tehisintellekti ja LLM-ide ajastul

Digiajastu on toonud sisse uue ajastu, kus andmed on uus nafta, mis toidab ettevõtteid ja majandust kogu maailmas. Teave kerkib esile hinnatud kaubana, mis tõmbab ligi nii võimalusi kui ka riske. Selle andmete kasutamise hüppega kaasneb kriitiline vajadus tugevate andmeturbe- ja privaatsusmeetmete järele.

Andmete kaitsmine on muutunud keerukaks ettevõtmiseks, kuna küberohud arenevad keerukamateks ja raskesti mõistetavateks vormideks. Samal ajal muutuvad regulatiivsed maastikud kasutajaandmete kaitsmiseks mõeldud rangete seaduste vastuvõtmisega. Tundliku tasakaalu leidmine andmete kasutamise ja kriitilise andmekaitsevajaduse vahel on üks meie aja määravatest väljakutsetest. Kui seisame selle uue piiri äärel, jääb õhku küsimus: kuidas rajada andmekindlus meie ajastul. generatiivne AI ja suured keelemudelid (LLM)?

Andmeturbe ohud kaasaegsel ajastul

Viimasel ajal oleme näinud, kuidas ootamatud sündmused võivad digimaastikku häirida. Näiteks oli laialdane paanika, mille põhjustas võltsitud tehisintellekti loodud pilt plahvatusest Pentagoni lähedal. Kuigi see juhtum oli pettus, raputas aktsiaturgu korraks, näidates märkimisväärse finantsmõju potentsiaali.

Kuigi pahavara ja andmepüük on jätkuvalt olulised riskid, muutuvad ohud üha keerukamaks. Sotsiaalse manipuleerimise rünnakud, mis kasutavad tehisintellekti algoritme suure hulga andmete kogumiseks ja tõlgendamiseks, on muutunud isikupärasemaks ja veenvamaks. Generatiivset AI-d kasutatakse ka sügavate võltsingute loomiseks ja täiustatud hääle andmepüügiks. Need ohud moodustavad olulise osa kõigist andmetega seotud rikkumistest, pahavara moodustab 45.3% ja andmepüügi 43.6%. Näiteks võivad LLM-id ja generatiivsed tehisintellekti tööriistad aidata ründajatel avastada ja teostada keerukaid ärakasutusi, analüüsides sageli kasutatavate avatud lähtekoodiga projektide lähtekoodi või pöördprojekteerides lõdvalt krüptitud valmistarkvara. Lisaks on tehisintellektist juhitud rünnakute arv märkimisväärselt suurenenud, kusjuures generatiivsest tehisintellektist tingitud sotsiaalse manipuleerimise rünnakud on hüppeliselt kasvanud 135%.

Andmete privaatsusprobleemide leevendamine digitaalajastul

 Privaatsusprobleemide leevendamine digitaalajastul hõlmab mitmekülgset lähenemist. See seisneb tasakaalu leidmises tehisintellekti innovatsioonivõime suurendamise ning üksikisikute privaatsusõiguste austamise ja kaitse tagamise vahel.

• Andmete kogumine ja analüüs: Generatiivsed AI ja LLM-id on koolitatud tohutul hulgal andmemahtudel, mis võivad sisaldada isiklikku teavet. Oluline väljakutse on tagada, et need mudelid ei avaldaks oma väljundis kogemata tundlikku teavet.
• Ohtude käsitlemine VAPT-i ja SSDLC-ga: Kiire süstimine ja toksilisus nõuavad valvsat jälgimist. Haavatavuse hindamine ja läbitungimise testimine (VAPT) avatud veebirakenduse turbeprojekti (OWASP) tööriistadega ning turvalise tarkvaraarenduse elutsükli (SSDLC) kasutuselevõtt tagavad tugeva kaitse võimalike haavatavuste vastu.
• Eetilised kaalutlused: AI ja LLM-ide kasutuselevõtt andmeanalüüsis võib kasutaja sisendil põhinevat teksti genereerida, mis võib kogemata kajastada koolitusandmete eelarvamusi. Nende eelarvamuste ennetav käsitlemine annab võimaluse suurendada läbipaistvust ja vastutust, tagades, et tehisintellekti eelised realiseeruvad eetikastandardeid kahjustamata.
• Andmekaitsemäärused: nagu teisedki digitaaltehnoloogiad, peavad generatiivsed AI-d ja LLM-id järgima andmekaitseeeskirju, nagu GDPR. See tähendab, et nende mudelite koolitamiseks kasutatud andmed tuleks anonüümseks muuta ja identifitseerimata.
• Andmete minimeerimine, eesmärgi piiramine ja kasutaja nõusolek: Need põhimõtted on generatiivse AI ja LLM-ide kontekstis üliolulised. Andmete minimeerimine tähendab ainult vajaliku andmemahu kasutamist mudelitreeningu jaoks. Eesmärgi piiramine tähendab, et andmeid tuleks kasutada ainult sellel eesmärgil, milleks need koguti.
• Proportsionaalne andmete kogumine: Individuaalsete privaatsusõiguste kaitsmiseks on oluline, et generatiivsete tehisintellekti ja LLM-ide andmete kogumine oleks proportsionaalne. See tähendab, et koguda tuleks vaid vajalik kogus andmeid.

Andmekindluse ehitamine: kaitse ja vastupidavuse raamistik

Tugeva andmekindluse loomine nõuab terviklikku strateegiat. See hõlmab krüpteerimistehnikate rakendamist andmete konfidentsiaalsuse ja terviklikkuse kaitsmiseks nii puhkeolekus kui ka edastamise ajal. Ranged juurdepääsukontrollid ja reaalajas jälgimine hoiavad ära volitamata juurdepääsu, pakkudes kõrgendatud turvalisust. Lisaks mängib kasutajate koolitamise tähtsuse järjekorda seadmine keskset rolli inimlike vigade ärahoidmisel ja turvameetmete tõhususe optimeerimisel.

• PII redigeerimine: Isiku tuvastamise teabe (PII) redigeerimine on ettevõtetes kasutaja privaatsuse tagamiseks ja andmekaitseeeskirjade järgimiseks ülioluline
• Krüpteerimine tegevuses: krüpteerimine on ettevõtetes ülioluline, kaitstes tundlikke andmeid salvestamise ja edastamise ajal, säilitades seeläbi andmete konfidentsiaalsuse ja terviklikkuse
• Privaatpilve juurutamine: Privaatpilve juurutamine ettevõtetes pakub paremat kontrolli ja turvalisust andmete üle, muutes selle eelistatud valikuks tundlike ja reguleeritud tööstusharude jaoks
• Mudeli hindamine: Keeleõppemudeli hindamiseks kasutatakse erinevaid mõõdikuid, nagu segadus, täpsus, abivalmidus ja sujuvus, et hinnata selle toimivust erinevate loomuliku keele töötlemise (NLP) ülesannete puhul.

Kokkuvõtteks võib öelda, et andmemaastikul navigeerimine generatiivse AI ja LLM-ide ajastul nõuab andmete turvalisuse ja privaatsuse tagamiseks strateegilist ja ennetavat lähenemist. Kuna andmed muutuvad tehnoloogilise arengu nurgakiviks, muutub üha ilmsemaks vajadus luua tugev andmekindlus. See ei tähenda ainult teabe turvamist, vaid ka vastutustundliku ja eetilise tehisintellekti juurutamise väärtuste kaitsmist, tagades tuleviku, kus tehnoloogia toimib positiivse jõuna.