Տվյալների ամրոցի կառուցում. տվյալների անվտանգություն և գաղտնիություն գեներատիվ AI և LLM-ների դարաշրջանում

Թվային դարաշրջանը բացել է նոր դարաշրջան, որտեղ տվյալները նոր նավթն են, որոնք հզորացնում են բիզնեսներն ու տնտեսությունները ամբողջ աշխարհում: Տեղեկատվությունը առաջանում է որպես թանկարժեք ապրանք՝ ներգրավելով և՛ հնարավորություններ, և՛ ռիսկեր: Տվյալների օգտագործման այս աճի հետ մեկտեղ առաջանում է տվյալների անվտանգության և գաղտնիության կայուն միջոցառումների կարևոր անհրաժեշտություն:

Տվյալների պաշտպանությունը դարձել է բարդ աշխատանք, քանի որ կիբեր սպառնալիքները վերածվում են ավելի բարդ և անհասանելի ձևերի: Միաժամանակ, կարգավորող լանդշաֆտները փոխակերպվում են խիստ օրենքների ընդունմամբ, որոնք ուղղված են օգտատերերի տվյալների պաշտպանությանը: Տվյալների օգտագործման հրամայականի և տվյալների պաշտպանության կարևորագույն անհրաժեշտության միջև նուրբ հավասարակշռություն հաստատելը ի հայտ է գալիս որպես մեր ժամանակի որոշիչ մարտահրավերներից մեկը: Քանի որ մենք կանգնած ենք այս նոր սահմանի եզրին, հարցը մնում է. գեներատիվ AI և Լեզուների խոշոր մոդելներ (LLMs):

Տվյալների անվտանգության սպառնալիքները ժամանակակից դարաշրջանում

Վերջին ժամանակներում մենք տեսանք, թե ինչպես թվային լանդշաֆտը կարող է խաթարվել անսպասելի իրադարձությունների պատճառով: Օրինակ՝ կար համատարած խուճապ առաջացրել է Պենտագոնի մոտ տեղի ունեցած պայթյունի կեղծ AI-ի կողմից ստեղծված պատկերը. Այս միջադեպը, թեև կեղծիք էր, կարճ ժամանակով ցնցեց արժեթղթերի շուկան՝ ցույց տալով զգալի ֆինանսական ազդեցության ներուժը:

Թեև չարամիտ ծրագրերը և ֆիշինգը շարունակում են զգալի ռիսկեր լինել, սպառնալիքների բարդությունն աճում է: Սոցիալական ինժեներական հարձակումները, որոնք օգտագործում են AI ալգորիթմները հսկայական քանակությամբ տվյալներ հավաքելու և մեկնաբանելու համար, դարձել են ավելի անհատականացված և համոզիչ: Generative AI-ն օգտագործվում է նաև խորը կեղծիքներ ստեղծելու և ձայնային ֆիշինգի առաջադեմ տեսակներ իրականացնելու համար: Այս սպառնալիքները կազմում են տվյալների բոլոր խախտումների զգալի մասը, չարամիտ ծրագրերը կազմում են 45.3%, իսկ ֆիշինգը՝ 43.6%: Օրինակ, LLM-ները և գեներատիվ AI գործիքները կարող են օգնել հարձակվողներին բացահայտել և իրականացնել բարդ շահագործումներ՝ վերլուծելով սովորաբար օգտագործվող բաց կոդով նախագծերի ելակետային ծածկագիրը կամ հակադարձ ինժեներական թույլ գաղտնագրված ծրագրային ապահովումը: Ավելին, AI-ի վրա հիմնված հարձակումները զգալի աճ են գրանցել, ընդ որում սոցիալական ինժեներական հարձակումները պայմանավորված են գեներատիվ AI-ի 135%-ով:

Թվային դարաշրջանում տվյալների գաղտնիության մտահոգությունների մեղմացում

 Թվային դարաշրջանում գաղտնիության հետ կապված մտահոգությունները մեղմելը ներառում է բազմակողմանի մոտեցում: Խոսքը նորարարության համար արհեստական ​​ինտելեկտի հզորության օգտագործման և անհատական ​​գաղտնիության իրավունքների հարգումն ու պաշտպանությունն ապահովելու միջև հավասարակշռություն հաստատելու մասին է.

• Տվյալների հավաքում և վերլուծությունԳեներատիվ AI և LLM-ները վերապատրաստվում են հսկայական քանակությամբ տվյալների վրա, որոնք կարող են ներառել անձնական տեղեկություններ: Ապահովել, որ այս մոդելները ակամա չբացահայտեն զգայուն տեղեկատվություն իրենց արդյունքներում, լուրջ մարտահրավեր է:
• Սպառնալիքների հասցեագրում VAPT-ով և SSDLC-ովԱրագ ներարկումը և թունավորությունը պահանջում են զգոն մոնիտորինգ: Խոցելիության գնահատումը և ներթափանցման փորձարկումը (VAPT) Open Web Application Security Project (OWASP) գործիքներով և անվտանգ ծրագրային ապահովման մշակման կյանքի ցիկլի (SSDLC) ընդունումը ապահովում է ամուր պաշտպանություն հնարավոր խոցելիություններից:
• Էթիկական նկատառումներAI-ի և LLM-ների տեղակայումը տվյալների վերլուծության մեջ կարող է առաջացնել տեքստ՝ հիմնված օգտագործողի մուտքագրման վրա, որը կարող է ակամա արտացոլել ուսուցման տվյալների մեջ կողմնակալությունը: Այս կողմնակալությունների պրոակտիվ լուծումը հնարավորություն է ընձեռում բարձրացնելու թափանցիկությունն ու հաշվետվողականությունը՝ ապահովելով, որ արհեստական ​​ինտելեկտի առավելություններն իրացվում են առանց էթիկական չափանիշների խախտման:
• Տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերԻնչպես մյուս թվային տեխնոլոգիաները, գեներացնող AI-ն և LLM-ները պետք է հետևեն տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերին, ինչպիսին է GDPR-ը: Սա նշանակում է, որ այս մոդելները պատրաստելու համար օգտագործվող տվյալները պետք է լինեն անանուն և չբացահայտվեն:
• Տվյալների նվազագույնի հասցնել, նպատակի սահմանափակում և օգտագործողի համաձայնությունԱյս սկզբունքները կարևոր են գեներատիվ AI-ի և LLM-ների համատեքստում: Տվյալների նվազագույնի հասցնելը վերաբերում է մոդելի ուսուցման համար միայն անհրաժեշտ քանակությամբ տվյալների օգտագործմանը: Նպատակի սահմանափակումը նշանակում է, որ տվյալները պետք է օգտագործվեն միայն այն նպատակով, որի համար հավաքվել են:
• Համաչափ տվյալների հավաքագրումԱնհատական ​​գաղտնիության իրավունքները պաշտպանելու համար կարևոր է, որ գեներացնող AI և LLM-ների համար տվյալների հավաքագրումը համաչափ լինի: Սա նշանակում է, որ պետք է հավաքել միայն անհրաժեշտ քանակությամբ տվյալներ։

Տվյալների ամրոցի կառուցում. պաշտպանության և առաձգականության շրջանակ

Տվյալների հզոր ամրոցի ստեղծումը համապարփակ ռազմավարություն է պահանջում: Սա ներառում է գաղտնագրման տեխնիկայի ներդրում` տվյալների գաղտնիությունն ու ամբողջականությունը պաշտպանելու համար ինչպես հանգստի, այնպես էլ տարանցման ժամանակ: Մուտքի խիստ հսկողությունը և իրական ժամանակի մոնիտորինգը կանխում են չարտոնված մուտքը՝ ապահովելով անվտանգության բարձր դիրք: Բացի այդ, օգտատերերի կրթության առաջնահերթությունը կարևոր դեր է խաղում մարդկային սխալները կանխելու և անվտանգության միջոցառումների արդյունավետության օպտիմալացման գործում:

• PII խմբագրումԱնձնական նույնականացման տեղեկատվության (PII) խմբագրումը շատ կարևոր է ձեռնարկություններում՝ օգտատերերի գաղտնիությունն ապահովելու և տվյալների պաշտպանության կանոնակարգերին համապատասխանելու համար։
• Կոդավորումը գործողության մեջԳաղտնագրումը առանցքային է ձեռնարկություններում՝ պահպանելով զգայուն տվյալները պահպանման և փոխանցման ընթացքում՝ դրանով իսկ պահպանելով տվյալների գաղտնիությունն ու ամբողջականությունը։
• Անձնական ամպի տեղակայումՄասնավոր ամպի տեղակայումը ձեռնարկություններում առաջարկում է տվյալների նկատմամբ ուժեղացված վերահսկողություն և անվտանգություն՝ դարձնելով այն նախընտրելի ընտրություն զգայուն և կարգավորվող ոլորտների համար:
• Մոդելի գնահատումԼեզուների ուսուցման մոդելը գնահատելու համար օգտագործվում են տարբեր չափումներ, ինչպիսիք են տարակուսանքը, ճշգրտությունը, օգտակար լինելը և սահունությունը՝ գնահատելու դրա կատարումը բնական լեզվի մշակման (NLP) տարբեր առաջադրանքներում:

Եզրափակելով, տվյալների լանդշաֆտով նավարկելը գեներատիվ AI-ի և LLM-ների դարաշրջանում պահանջում է ռազմավարական և ակտիվ մոտեցում՝ ապահովելու տվյալների անվտանգությունն ու գաղտնիությունը: Քանի որ տվյալները վերածվում են տեխնոլոգիական առաջընթացի անկյունաքարի, տվյալների կայուն ամրոց կառուցելու հրամայականը գնալով ավելի ակնհայտ է դառնում: Խոսքը ոչ միայն տեղեկատվության ապահովման, այլև պատասխանատու և էթիկական AI-ի տեղակայման արժեքների պահպանման մասին է՝ ապահովելով ապագա, որտեղ տեխնոլոգիաները դրական ուժ կծառայեն: