Создание крепости данных: безопасность и конфиденциальность данных в эпоху генеративного искусственного интеллекта и LLM

Цифровая эра открыла новую эпоху, когда данные — это новая нефть, питающая бизнес и экономику во всем мире. Информация становится ценным товаром, привлекающим как возможности, так и риски. С таким ростом использования данных возникает острая необходимость в надежных мерах по обеспечению безопасности и конфиденциальности данных.

Защита данных стала сложной задачей, поскольку киберугрозы приобретают более сложные и неуловимые формы. Одновременно с принятием строгих законов, направленных на защиту пользовательских данных, меняется нормативно-правовая база. Нахождение хрупкого баланса между необходимостью использования данных и острой необходимостью защиты данных становится одной из определяющих задач нашего времени. Поскольку мы стоим на пороге этого нового рубежа, остается вопрос: как нам построить крепость данных в эпоху генеративный ИИ и модели большого языка (LLM)?

Угрозы безопасности данных в современную эпоху

В последнее время мы стали свидетелями того, как неожиданные события могут нарушить цифровой ландшафт. Например, был Повсеместная паника, вызванная фальшивым изображением взрыва возле Пентагона, созданным ИИ. Этот инцидент, хотя и был мистификацией, на короткое время потряс фондовый рынок, продемонстрировав потенциал значительных финансовых последствий.

Хотя вредоносное ПО и фишинг по-прежнему представляют собой серьезную угрозу, сложность угроз возрастает. Атаки социальной инженерии, использующие алгоритмы искусственного интеллекта для сбора и интерпретации огромных объемов данных, стали более персонализированными и убедительными. Генеративный искусственный интеллект также используется для создания глубоких фейков и проведения сложных видов голосового фишинга. Эти угрозы составляют значительную часть всех утечек данных: на долю вредоносного ПО приходится 45.3%, а на фишинг – 43.6%. Например, LLM и генеративные инструменты искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам обнаружить и реализовать сложные эксплойты путем анализа исходного кода часто используемых проектов с открытым исходным кодом или путем обратного проектирования свободно зашифрованного готового программного обеспечения. Кроме того, значительно возросло количество атак, основанных на искусственном интеллекте: количество атак социальной инженерии, основанных на генеративном искусственном интеллекте, резко возросло на 135%.

Смягчение проблем конфиденциальности данных в эпоху цифровых технологий

 Смягчение проблем конфиденциальности в эпоху цифровых технологий предполагает многогранный подход. Речь идет о поиске баланса между использованием возможностей искусственного интеллекта для инноваций и обеспечением уважения и защиты прав человека на неприкосновенность частной жизни:

• Сбор и анализ данных: Генеративный искусственный интеллект и LLM обучаются на огромных объемах данных, которые потенциально могут включать личную информацию. Обеспечение того, чтобы эти модели непреднамеренно не раскрывали конфиденциальную информацию в своих выходных данных, является серьезной проблемой.
• Устранение угроз с помощью VAPT и SSDLC: Немедленное введение и токсичность требуют бдительного контроля. Оценка уязвимостей и тестирование на проникновение (VAPT) с помощью инструментов Open Web Application Security Project (OWASP) и внедрение безопасного жизненного цикла разработки программного обеспечения (SSDLC) обеспечивают надежную защиту от потенциальных уязвимостей.
• Этические соображения: Использование искусственного интеллекта и LLM в анализе данных может генерировать текст на основе ввода пользователя, который может непреднамеренно отражать предвзятость в обучающих данных. Активное устранение этих предубеждений дает возможность повысить прозрачность и подотчетность, гарантируя, что преимущества ИИ будут реализованы без ущерба для этических стандартов.
• Правила защиты данных: Как и другие цифровые технологии, генеративный искусственный интеллект и LLM должны соблюдать правила защиты данных, такие как GDPR. Это означает, что данные, используемые для обучения этих моделей, должны быть анонимными и деидентифицированными.
• Минимизация данных, ограничение целей и согласие пользователя: Эти принципы имеют решающее значение в контексте генеративного искусственного интеллекта и LLM. Минимизация данных подразумевает использование только необходимого объема данных для обучения модели. Ограничение цели означает, что данные должны использоваться только для той цели, для которой они были собраны.
• Пропорциональный сбор данных: Чтобы защитить права личности на неприкосновенность частной жизни, важно, чтобы сбор данных для генеративного ИИ и LLM был пропорциональным. Это означает, что должен быть собран только необходимый объем данных.

Создание крепости данных: основа защиты и устойчивости

Создание надежной крепости данных требует комплексной стратегии. Это включает в себя внедрение методов шифрования для защиты конфиденциальности и целостности данных как при хранении, так и при передаче. Строгий контроль доступа и мониторинг в реальном времени предотвращают несанкционированный доступ, обеспечивая повышенный уровень безопасности. Кроме того, приоритетное обучение пользователей играет ключевую роль в предотвращении человеческих ошибок и оптимизации эффективности мер безопасности.

• Редактирование личных данных: Редактирование личной информации (PII) имеет решающее значение на предприятиях для обеспечения конфиденциальности пользователей и соблюдения правил защиты данных.
• Шифрование в действии: Шифрование имеет решающее значение на предприятиях, поскольку защищает конфиденциальные данные во время хранения и передачи, обеспечивая тем самым конфиденциальность и целостность данных.
• Развертывание частного облака: Развертывание частного облака на предприятиях обеспечивает улучшенный контроль и безопасность данных, что делает его предпочтительным выбором для чувствительных и регулируемых отраслей.
• Оценка модели: Для оценки модели изучения языка используются различные показатели, такие как недоумение, точность, полезность и беглость, для оценки ее эффективности при выполнении различных задач обработки естественного языка (НЛП).

В заключение, управление данными в эпоху генеративного искусственного интеллекта и LLM требует стратегического и упреждающего подхода для обеспечения безопасности и конфиденциальности данных. Поскольку данные становятся краеугольным камнем технологического прогресса, необходимость создания надежной крепости данных становится все более очевидной. Речь идет не только о защите информации, но и о поддержке ценностей ответственного и этичного внедрения ИИ, обеспечения будущего, в котором технологии будут служить силой позитивного развития.