Bygge en datafestning: datasikkerhet og personvern i en tidsalder av generativ AI og LLM

Den digitale æraen har innledet en ny tidsalder hvor data er den nye oljen, som driver virksomheter og økonomier over hele verden. Informasjon fremstår som en verdifull vare, som tiltrekker seg både muligheter og risiko. Med denne økningen i datautnyttelse kommer det kritiske behovet for robuste datasikkerhets- og personverntiltak.

Beskyttelse av data har blitt et komplekst forsøk ettersom cybertrusler utvikler seg til mer sofistikerte og unnvikende former. Samtidig endres regulatoriske landskap med vedtakelse av strenge lover som tar sikte på å beskytte brukerdata. Å finne en delikat balanse mellom nødvendigheten av datautnyttelse og det kritiske behovet for databeskyttelse fremstår som en av vår tids avgjørende utfordringer. Mens vi står på randen av denne nye grensen, gjenstår spørsmålet: Hvordan bygger vi en datafestning i en alder av generativ AI og store språkmodeller (LLMs)?

Datasikkerhetstrusler i moderne tid

I nyere tid har vi sett hvordan det digitale landskapet kan bli forstyrret av uventede hendelser. Det var for eksempel utbredt panikk forårsaket av et falskt AI-generert bilde av en eksplosjon nær Pentagon. Selv om denne hendelsen var en bløff, rystet aksjemarkedet kort og demonstrerte potensialet for betydelig økonomisk innvirkning.

Selv om skadelig programvare og phishing fortsatt er betydelig risiko, øker sofistikeringen av truslene. Sosiale ingeniørangrep, som utnytter AI-algoritmer for å samle inn og tolke enorme mengder data, har blitt mer personlig og overbevisende. Generativ AI brukes også til å lage dype forfalskninger og utføre avanserte typer stemme-phishing. Disse truslene utgjør en betydelig del av alle datainnbrudd, med skadelig programvare som står for 45.3 % og phishing for 43.6 %. For eksempel kan LLM-er og generative AI-verktøy hjelpe angripere med å oppdage og utføre sofistikerte utnyttelser ved å analysere kildekoden til ofte brukte åpen kildekode-prosjekter eller ved omvendt utvikling av løst kryptert programvare. Videre har AI-drevne angrep sett en betydelig økning, med sosiale ingeniørangrep drevet av generativ AI som har skutt i været med 135 %.

Redusere bekymringer om personvern i den digitale tidsalderen

 Å redusere personvernhensyn i den digitale tidsalderen innebærer en mangesidig tilnærming. Det handler om å finne en balanse mellom å utnytte kraften til AI for innovasjon og å sikre respekt og beskyttelse av individuelle personvernrettigheter:

• Datainnsamling og analyse: Generativ AI og LLM er trent på enorme mengder data, som potensielt kan inkludere personlig informasjon. Det er en betydelig utfordring å sikre at disse modellene ikke utilsiktet avslører sensitiv informasjon i sine utdata.
• Håndtere trusler med VAPT og SSDLC: Rask injeksjon og toksisitet krever årvåken overvåking. Sårbarhetsvurdering og penetrasjonstesting (VAPT) med Open Web Application Security Project (OWASP)-verktøy og bruken av Secure Software Development Life Cycle (SSDLC) sikrer robuste forsvar mot potensielle sårbarheter.
• Etiske vurderinger: Utrullingen av AI og LLM i dataanalyse kan generere tekst basert på en brukers input, noe som utilsiktet kan reflektere skjevheter i treningsdataene. Å proaktivt adressere disse skjevhetene gir en mulighet til å øke åpenhet og ansvarlighet, og sikre at fordelene med AI realiseres uten å gå på akkord med etiske standarder.
• Databeskyttelsesforskriften: Akkurat som andre digitale teknologier, må generative AI og LLMs overholde databeskyttelsesforskrifter som GDPR. Dette betyr at dataene som brukes til å trene disse modellene bør anonymiseres og avidentifiseres.
• Dataminimering, formålsbegrensning og brukersamtykke: Disse prinsippene er avgjørende i sammenheng med generativ AI og LLM. Dataminimering refererer til å bruke bare den nødvendige mengden data for modelltrening. Formålsbegrensning betyr at opplysningene kun skal brukes til formålet de ble samlet inn for.
• Proporsjonal datainnsamling: For å opprettholde individuelle personvernrettigheter er det viktig at datainnsamlingen for generative AI og LLM-er er forholdsmessig. Dette betyr at kun den nødvendige mengden data skal samles inn.

Building A Data Fortress: A Framework for Protection and Resilience

Å etablere en robust datafestning krever en omfattende strategi. Dette inkluderer implementering av krypteringsteknikker for å sikre datakonfidensialitet og integritet både i hvile og under transport. Strenge tilgangskontroller og sanntidsovervåking forhindrer uautorisert tilgang, noe som gir økt sikkerhetsstilling. I tillegg spiller prioritering av brukerutdanning en sentral rolle for å avverge menneskelige feil og optimalisere effektiviteten av sikkerhetstiltak.

• PII-redaksjon: Redigering av personlig identifiserbar informasjon (PII) er avgjørende i bedrifter for å sikre brukernes personvern og overholde databeskyttelsesforskrifter
• Kryptering i aksjon: Kryptering er sentralt i bedrifter, og beskytter sensitive data under lagring og overføring, og opprettholder dermed datakonfidensialitet og integritet
• Privat skydistribusjon: Privat skydistribusjon i bedrifter tilbyr forbedret kontroll og sikkerhet over data, noe som gjør det til et foretrukket valg for sensitive og regulerte bransjer
• Modellevaluering: For å evaluere språklæringsmodellen, brukes ulike beregninger som forvirring, nøyaktighet, hjelpsomhet og flyt for å vurdere ytelsen på forskjellige oppgaver med naturlig språkbehandling (NLP).

Avslutningsvis krever det å navigere i datalandskapet i en tid med generativ AI og LLM en strategisk og proaktiv tilnærming for å sikre datasikkerhet og personvern. Etter hvert som data utvikler seg til en hjørnestein i teknologisk fremskritt, blir imperativet for å bygge en robust datafestning stadig tydeligere. Det handler ikke bare om å sikre informasjon, men også om å opprettholde verdiene av ansvarlig og etisk AI-distribusjon, å sikre en fremtid der teknologi tjener som en kraft for positiv