Budovanie dátovej pevnosti: Bezpečnosť údajov a ochrana osobných údajov vo veku generatívnej AI a LLM

Digitálna éra odštartovala nový vek, v ktorom sú dáta novou ropou, ktorá poháňa podniky a ekonomiky na celom svete. Informácie sa objavujú ako cenená komodita, ktorá priťahuje príležitosti aj riziká. S týmto prudkým nárastom využívania údajov prichádza kritická potreba robustných opatrení na zabezpečenie údajov a ochranu súkromia.

Ochrana údajov sa stala komplexným úsilím, pretože kybernetické hrozby sa vyvíjajú do sofistikovanejších a nepolapiteľných foriem. Súčasne sa regulačné prostredie transformuje prijatím prísnych zákonov zameraných na ochranu údajov používateľov. Dosiahnutie citlivej rovnováhy medzi imperatívom využívania údajov a kritickou potrebou ochrany údajov sa ukazuje ako jedna z definujúcich výziev našej doby. Keď stojíme na pokraji tejto novej hranice, zostáva otázka: Ako postavíme dátovú pevnosť vo veku generatívna AI a veľké jazykové modely (LLM)?

Hrozby bezpečnosti údajov v modernej dobe

V poslednom čase sme boli svedkami toho, ako dokážu digitálnu krajinu narušiť nečakané udalosti. Napríklad tam bolo rozšírená panika spôsobená falošným obrázkom výbuchu v blízkosti Pentagonu vygenerovaným AI. Tento incident, aj keď ide o podvod, krátko otriasol akciovým trhom a demonštroval potenciál významného finančného dopadu.

Zatiaľ čo malvér a phishing sú naďalej významnými rizikami, sofistikovanosť hrozieb sa zvyšuje. Útoky sociálneho inžinierstva, ktoré využívajú algoritmy AI na zhromažďovanie a interpretáciu obrovského množstva údajov, sa stali personalizovanejšími a presvedčivejšími. Generatívna umelá inteligencia sa tiež používa na vytváranie hlbokých falzifikátov a vykonávanie pokročilých typov hlasového phishingu. Tieto hrozby tvoria významnú časť všetkých porušení údajov, pričom malvér predstavuje 45.3 % a phishing 43.6 %. Napríklad LLM a generatívne nástroje AI môžu útočníkom pomôcť objaviť a vykonávať sofistikované exploity analýzou zdrojového kódu bežne používaných open source projektov alebo reverzným inžinierstvom voľne zašifrovaného bežne dostupného softvéru. Navyše, útoky riadené AI zaznamenali výrazný nárast, pričom útoky sociálneho inžinierstva poháňané generatívnou AI raketovo stúpajú o 135 %.

Zmiernenie obáv o ochranu osobných údajov v digitálnom veku

 Zmierňovanie obáv o súkromie v digitálnom veku zahŕňa mnohostranný prístup. Ide o dosiahnutie rovnováhy medzi využívaním sily AI na inovácie a zabezpečením rešpektovania a ochrany individuálnych práv na súkromie:

• Zber a analýza údajov: Generatívna AI a LLM sú trénované na obrovské množstvo údajov, ktoré môžu potenciálne zahŕňať osobné informácie. Zabezpečiť, aby tieto modely vo svojich výstupoch neúmyselne neodhalili citlivé informácie, je značnou výzvou.
• Riešenie hrozieb pomocou VAPT a SSDLC: Okamžité podanie injekcie a toxicita vyžadujú starostlivé monitorovanie. Posúdenie zraniteľnosti a penetračné testovanie (VAPT) s nástrojmi Open Web Application Security Project (OWASP) a prijatie bezpečného životného cyklu vývoja softvéru (SSDLC) zaisťujú robustnú obranu proti potenciálnym zraniteľnostiam.
• Etické úvahy: Nasadenie AI a LLM pri analýze údajov môže generovať text na základe vstupu používateľa, čo by mohlo neúmyselne odrážať odchýlky v údajoch o školení. Aktívne riešenie týchto predsudkov predstavuje príležitosť na zvýšenie transparentnosti a zodpovednosti, čím sa zabezpečí, že výhody AI sa budú realizovať bez kompromisov v oblasti etických noriem.
• Predpisy o ochrane údajov: Rovnako ako iné digitálne technológie, aj generatívna AI a LLM musia dodržiavať nariadenia o ochrane údajov, ako je GDPR. To znamená, že údaje používané na trénovanie týchto modelov by mali byť anonymizované a deidentifikované.
• Minimalizácia údajov, obmedzenie účelu a súhlas používateľa: Tieto princípy sú kľúčové v kontexte generatívnej AI a LLM. Minimalizácia údajov sa týka použitia iba nevyhnutného množstva údajov na trénovanie modelu. Obmedzenie účelu znamená, že údaje by sa mali používať iba na účel, na ktorý boli zhromaždené.
• Proporcionálny zber údajov: Na dodržiavanie individuálnych práv na súkromie je dôležité, aby zber údajov pre generatívnu AI a LLM bol primeraný. To znamená, že by sa malo zbierať iba nevyhnutné množstvo údajov.

Budovanie dátovej pevnosti: Rámec ochrany a odolnosti

Vytvorenie robustnej dátovej pevnosti si vyžaduje komplexnú stratégiu. To zahŕňa implementáciu techník šifrovania na zabezpečenie dôvernosti a integrity údajov v pokoji aj počas prenosu. Prísne kontroly prístupu a monitorovanie v reálnom čase zabraňujú neoprávnenému prístupu a ponúkajú zvýšenú bezpečnosť. Okrem toho uprednostňovanie vzdelávania používateľov zohráva kľúčovú úlohu pri predchádzaní ľudským chybám a optimalizácii účinnosti bezpečnostných opatrení.

• Redakcia PII: Úprava údajov umožňujúcich identifikáciu osôb (PII) je v podnikoch kľúčová na zabezpečenie súkromia používateľov a súlad s nariadeniami o ochrane údajov
• Šifrovanie v akcii: Šifrovanie je v podnikoch kľúčové, chráni citlivé údaje počas ukladania a prenosu, čím zachováva dôvernosť a integritu údajov
• Nasadenie súkromného cloudu: Nasadenie súkromného cloudu v podnikoch ponúka vylepšenú kontrolu a zabezpečenie údajov, vďaka čomu je preferovanou voľbou pre citlivé a regulované odvetvia
• Hodnotenie modelu: Na vyhodnotenie modelu jazykového vzdelávania sa používajú rôzne metriky, ako je zmätenosť, presnosť, užitočnosť a plynulosť, na posúdenie jeho výkonu pri rôznych úlohách spracovania prirodzeného jazyka (NLP).

Na záver možno povedať, že orientácia v dátovom prostredí v ére generatívnej AI a LLM si vyžaduje strategický a proaktívny prístup k zaisteniu bezpečnosti údajov a súkromia. Ako sa údaje vyvíjajú na základný kameň technologického pokroku, potreba vybudovať robustnú dátovú pevnosť sa stáva čoraz zrejmejšou. Nejde len o zabezpečenie informácií, ale aj o presadzovanie hodnôt zodpovedného a etického nasadzovania umelej inteligencie, čím sa zabezpečuje budúcnosť, v ktorej technológie slúžia ako sila pozitívneho smerovania.