Створення фортеці даних: безпека даних і конфіденційність в епоху генеративного ШІ та магістратури

Цифрова ера відкрила нову епоху, коли дані є новою нафтою, що живить підприємства та економіку в усьому світі. Інформація стає цінним товаром, який приваблює як можливості, так і ризики. З таким сплеском використання даних виникає критична потреба в надійних заходах безпеки та конфіденційності даних.

Захист даних став складною справою, оскільки кіберзагрози перетворюються на більш складні та невловимі форми. Одночасно змінюється нормативно-правова база із запровадженням суворих законів, спрямованих на захист даних користувачів. Встановлення тонкого балансу між необхідністю використання даних і критичною потребою в захисті даних стає одним із визначальних викликів нашого часу. Оскільки ми стоїмо на порозі цього нового кордону, залишається питання: як ми побудуємо фортецю даних у епоху генеративний ШІ і великі мовні моделі (LLM)?

Загрози безпеці даних у сучасну епоху

Останнім часом ми бачили, як цифровий ландшафт може бути порушений неочікуваними подіями. Наприклад, був широка паніка, викликана фальшивим зображенням вибуху біля Пентагону, створеним ШІ. Цей інцидент, хоч і був обманом, ненадовго сколихнув фондовий ринок, продемонструвавши потенціал для значного фінансового впливу.

Хоча зловмисне програмне забезпечення та фішинг залишаються серйозними ризиками, складність загроз зростає. Атаки соціальної інженерії, які використовують алгоритми ШІ для збору та інтерпретації величезних обсягів даних, стали більш персоналізованими та переконливими. Generative AI також використовується для створення глибоких фейків і виконання передових типів голосового фішингу. Ці загрози складають значну частину всіх витоків даних, причому на зловмисне програмне забезпечення припадає 45.3%, а на фішинг – 43.6%. Наприклад, LLM та генеративні інструменти штучного інтелекту можуть допомогти зловмисникам виявити та застосувати складні експлойти, аналізуючи вихідний код широко використовуваних проектів з відкритим кодом або шляхом зворотного проектування вільно зашифрованого готового програмного забезпечення. Крім того, суттєво зросла кількість атак, керованих штучним інтелектом, причому кількість атак соціальної інженерії, керованих генеративним штучним інтелектом, різко зросла на 135%.

Пом’якшення проблем конфіденційності даних у цифрову епоху

 Пом’якшення проблем конфіденційності в епоху цифрових технологій передбачає багатогранний підхід. Йдеться про досягнення балансу між використанням можливостей штучного інтелекту для інновацій та забезпеченням поваги та захисту прав особи на конфіденційність:

• Збір та аналіз даних: Generative AI і LLMs навчаються на величезних обсягах даних, які потенційно можуть включати особисту інформацію. Забезпечення того, щоб ці моделі ненавмисно не розкривали конфіденційну інформацію у своїх результатах, є серйозною проблемою.
• Боротьба із загрозами за допомогою VAPT і SSDLC: Швидке введення та токсичність вимагають ретельного моніторингу. Оцінка вразливості та тестування на проникнення (VAPT) з інструментами Open Web Application Security Project (OWASP) і впровадження життєвого циклу безпечної розробки програмного забезпечення (SSDLC) забезпечують надійний захист від потенційних уразливостей.
• Етичні міркування: розгортання штучного інтелекту та LLM в аналізі даних може генерувати текст на основі введення користувача, що може ненавмисно відображати упередження в навчальних даних. Проактивне усунення цих упереджень дає можливість підвищити прозорість і підзвітність, забезпечуючи реалізацію переваг штучного інтелекту без шкоди етичним стандартам.
• Правила захисту даних: Як і інші цифрові технології, генеративний штучний інтелект і магістерські програми мають відповідати нормам захисту даних, таким як GDPR. Це означає, що дані, які використовуються для навчання цих моделей, мають бути анонімними та деідентифікованими.
• Мінімізація даних, обмеження цілей і згода користувача: Ці принципи є вирішальними в контексті генеративного ШІ та магістратури. Мінімізація даних означає використання лише необхідної кількості даних для навчання моделі. Обмеження за призначенням означає, що дані слід використовувати лише з метою, для якої вони були зібрані.
• Пропорційний збір даних: Щоб захистити особисті права на конфіденційність, важливо, щоб збір даних для генеративного штучного інтелекту та магістрів права був пропорційним. Це означає, що потрібно зібрати лише необхідну кількість даних.

Створення фортеці даних: основа для захисту та стійкості

Створення надійної фортеці даних вимагає комплексної стратегії. Це включає впровадження методів шифрування для захисту конфіденційності та цілісності даних як під час спокою, так і під час передачі. Суворий контроль доступу та моніторинг у режимі реального часу запобігають несанкціонованому доступу, забезпечуючи підвищену безпеку. Крім того, надання пріоритетів навчанню користувачів відіграє ключову роль у запобіганні людських помилок і оптимізації ефективності заходів безпеки.

• Редакція ідентифікаційної інформації: Редагування інформації, що дозволяє ідентифікувати особу (PII), має вирішальне значення на підприємствах для забезпечення конфіденційності користувачів і дотримання правил захисту даних
• Шифрування в дії: Шифрування має ключове значення на підприємствах, захищаючи конфіденційні дані під час зберігання та передачі, зберігаючи таким чином конфіденційність і цілісність даних
• Розгортання приватної хмари: розгортання приватної хмари на підприємствах пропонує покращений контроль і безпеку даних, що робить його кращим вибором для чутливих і регульованих галузей
• Оцінка моделі: Щоб оцінити модель вивчення мови, використовуються різні показники, такі як здивування, точність, корисність і вільне мовлення, щоб оцінити її продуктивність у різних завданнях обробки природної мови (NLP).

Підсумовуючи, навігація серед даних в епоху генеративного штучного інтелекту та магістратури вимагає стратегічного та проактивного підходу для забезпечення безпеки та конфіденційності даних. Оскільки дані перетворюються на наріжний камінь технологічного прогресу, необхідність створення надійної фортеці даних стає все більш очевидною. Йдеться не лише про захист інформації, але й про дотримання цінностей відповідального та етичного розгортання штучного інтелекту, забезпечення майбутнього, де технології слугуватимуть силою позитивного