Een datafort bouwen: gegevensbeveiliging en privacy in het tijdperk van generatieve AI en LLM's

Het digitale tijdperk heeft een nieuw tijdperk ingeluid waarin data de nieuwe olie zijn, die bedrijven en economieën wereldwijd aandrijft. Informatie komt naar voren als een kostbaar goed, dat zowel kansen als risico's met zich meebrengt. Met deze toename in datagebruik ontstaat er een cruciale behoefte aan robuuste databeveiligings- en privacymaatregelen.

Het beveiligen van gegevens is een complexe onderneming geworden nu cyberdreigingen zich ontwikkelen tot meer geavanceerde en ongrijpbare vormen. Tegelijkertijd transformeren de regelgevingslandschappen met de invoering van strenge wetten gericht op de bescherming van gebruikersgegevens. Het vinden van een delicaat evenwicht tussen de noodzaak van gegevensgebruik en de cruciale behoefte aan gegevensbescherming komt naar voren als een van de bepalende uitdagingen van onze tijd. Nu we aan de rand van deze nieuwe grens staan, blijft de vraag: hoe bouwen we een datafort in het tijdperk van generatieve AI en grote taalmodellen (LLM's)?

Bedreigingen voor gegevensbeveiliging in de moderne tijd

De afgelopen tijd hebben we gezien hoe het digitale landschap kan worden ontwricht door onverwachte gebeurtenissen. Dat was er bijvoorbeeld wijdverbreide paniek veroorzaakt door een nep-AI-gegenereerd beeld van een explosie nabij het Pentagon. Dit incident, hoewel een hoax, schudde de aandelenmarkt even op, wat de potentie voor aanzienlijke financiële gevolgen aantoonde.

Hoewel malware en phishing aanzienlijke risico’s blijven vormen, neemt de verfijning van de bedreigingen toe. Social engineering-aanvallen, waarbij gebruik wordt gemaakt van AI-algoritmen om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen en te interpreteren, zijn persoonlijker en overtuigender geworden. Generatieve AI wordt ook gebruikt om deep fakes te creëren en geavanceerde vormen van voice phishing uit te voeren. Deze bedreigingen vormen een aanzienlijk deel van alle datalekken, waarbij malware 45.3% voor zijn rekening neemt en phishing 43.6%. LLM's en generatieve AI-tools kunnen aanvallers bijvoorbeeld helpen geavanceerde exploits te ontdekken en uit te voeren door de broncode van veelgebruikte open-sourceprojecten te analyseren of door losjes gecodeerde kant-en-klare software te reverse-engineeren. Bovendien is het aantal door AI aangestuurde aanvallen aanzienlijk toegenomen, waarbij social engineering-aanvallen aangedreven door generatieve AI met 135% zijn gestegen.

Het verminderen van zorgen over gegevensprivacy in het digitale tijdperk

 Het verzachten van privacyproblemen in het digitale tijdperk vergt een veelzijdige aanpak. Het gaat om het vinden van een evenwicht tussen het benutten van de kracht van AI voor innovatie en het waarborgen van het respect en de bescherming van individuele privacyrechten:

• Gegevensverzameling en analyse: Generatieve AI en LLM's worden getraind op grote hoeveelheden gegevens, die mogelijk persoonlijke informatie kunnen bevatten. Het is een grote uitdaging om ervoor te zorgen dat deze modellen niet per ongeluk gevoelige informatie in hun output onthullen.
• Bedreigingen aanpakken met VAPT en SSDLC: Snelle injectie en toxiciteit vereisen waakzame monitoring. Vulnerability Assessment and Penetration Testing (VAPT) met Open Web Application Security Project (OWASP) tools en de adoptie van de Secure Software Development Life Cycle (SSDLC) zorgen voor een robuuste verdediging tegen potentiële kwetsbaarheden.
• Ethische overwegingen: De inzet van AI en LLM's bij data-analyse kan tekst genereren op basis van de invoer van een gebruiker, wat onbedoeld vooroordelen in de trainingsgegevens kan weerspiegelen. Het proactief aanpakken van deze vooroordelen biedt een kans om de transparantie en verantwoordingsplicht te vergroten en ervoor te zorgen dat de voordelen van AI worden gerealiseerd zonder de ethische normen in gevaar te brengen.
• Voorschriften voor gegevensbescherming: Net als andere digitale technologieën moeten generatieve AI en LLM’s zich houden aan regelgeving op het gebied van gegevensbescherming, zoals de AVG. Dit betekent dat de gegevens die worden gebruikt om deze modellen te trainen, geanonimiseerd en geanonimiseerd moeten worden.
• Gegevensminimalisatie, doelbeperking en toestemming van de gebruiker: Deze principes zijn cruciaal in de context van generatieve AI en LLM's. Dataminimalisatie verwijst naar het gebruik van alleen de noodzakelijke hoeveelheid gegevens voor modeltraining. Doelbinding houdt in dat de gegevens alleen mogen worden gebruikt voor het doel waarvoor ze zijn verzameld.
• Proportionele gegevensverzameling: Om individuele privacyrechten te handhaven, is het belangrijk dat de gegevensverzameling voor generatieve AI en LLM’s proportioneel is. Dit betekent dat alleen de noodzakelijke hoeveelheid gegevens mag worden verzameld.

Een datafort bouwen: een raamwerk voor bescherming en veerkracht

Het opzetten van een robuust datafort vereist een alomvattende strategie. Dit omvat het implementeren van encryptietechnieken om de vertrouwelijkheid en integriteit van gegevens te waarborgen, zowel in rust als tijdens de overdracht. Strenge toegangscontroles en realtime monitoring voorkomen ongeoorloofde toegang en zorgen voor een betere beveiliging. Bovendien speelt het geven van prioriteit aan gebruikerseducatie een cruciale rol bij het voorkomen van menselijke fouten en het optimaliseren van de effectiviteit van beveiligingsmaatregelen.

• PII-redactie: Het redigeren van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) is van cruciaal belang in bedrijven om de privacy van gebruikers te waarborgen en te voldoen aan de voorschriften voor gegevensbescherming
• Encryptie in actie: Encryptie is van cruciaal belang in ondernemingen, waarbij gevoelige gegevens worden beschermd tijdens opslag en verzending, waardoor de vertrouwelijkheid en integriteit van gegevens behouden blijft
• Private Cloud-implementatie: Private cloud-implementatie in ondernemingen biedt verbeterde controle en beveiliging over gegevens, waardoor het een voorkeurskeuze is voor gevoelige en gereguleerde industrieën
• Modelevaluatie: Om het taalleermodel te evalueren, worden verschillende maatstaven zoals verbijstering, nauwkeurigheid, behulpzaamheid en vloeiendheid gebruikt om de prestaties ervan op verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken (NLP) te beoordelen

Concluderend: het navigeren door het datalandschap in het tijdperk van generatieve AI en LLM's vereist een strategische en proactieve aanpak om gegevensbeveiliging en privacy te garanderen. Naarmate data zich ontwikkelen tot een hoeksteen van technologische vooruitgang, wordt de noodzaak om een ​​robuust datafort te bouwen steeds duidelijker. Het gaat niet alleen om het veiligstellen van informatie, maar ook om het hooghouden van de waarden van een verantwoorde en ethische inzet van AI, waardoor een toekomst wordt gewaarborgd waarin technologie dient als een kracht voor positieve ontwikkeling.