Navigace v zabezpečení dat Gen AI

Náhlý vzestup a rychlé přijetí generativní umělé inteligence vyvolalo vzrušení a obavy. I když tato převratná technologie představuje obrovský příslib pro různá průmyslová odvětví, obavy o bezpečnost dat a soukromí se rýsují velké. Jak se organizace hlouběji ponořují do využití síly generativní umělé inteligence, orientace v etických a bezpečnostních důsledcích se stává prvořadou. Tento blog vás provede složitostmi, které Gen AI přináší do zabezpečení a ochrany soukromí vašeho podniku, a nabídne řešení, která vám pomohou tyto výzvy vyřešit.

Pochopení Gen AI

Generativní umělá inteligence označuje kategorii umělé inteligence, která se zaměřuje na vytváření nového obsahu spíše než na pouhou analýzu stávajících dat nebo vytváření předpovědí. Na rozdíl od tradiční umělé inteligence, která je často pověřena úkoly klasifikace, rozpoznávání nebo predikce, jsou generativní modely umělé inteligence trénovány na velkých souborech dat, aby generovaly nový obsah. Potenciální aplikace se zdají být neomezené, od generování realistických obrázků až po vytváření textů, zvuků a videí jako u lidí.

Příslib a nebezpečí

Příslib generativní umělé inteligence spočívá v její schopnosti vytvářet obrovské množství obsahu, od uměleckých děl po text, s neuvěřitelnou rychlostí a efektivitou. Podle studií Gartner bude do roku 2027 více než 50 % podnikových modelů GenAI specifických pro doménu, což je nárůst oproti 1 % v roce 2023. To zdůrazňuje klíčovou roli umělé inteligence při podpoře vyjadřování, inovací a automatizace napříč odvětvími.

Kromě svých potenciálních výhod však generativní umělá inteligence přináší základní etické aspekty a ohledy na soukromí, od ochrany školicích dat a modelů před nechtěným zapamatováním citlivých informací až po autenticitu generovaného obsahu a riziko zneužití, jako jsou hluboce falešná videa nebo dezinformace.

Níže uvedený graf ukazuje zjištění společnosti Gartner o obavách vedoucích IT ohledně Gen AI. Předpovídají také, že využívání externě hostovaných modelů LLM a GenAI zvyšuje rizika a přiměje podniky, aby investovaly do bezpečnostních kontrol GenAI.

Nejlepší postupy zabezpečení dat pro Gen AI

Generativní umělá inteligence představuje vzrušující možnosti, ale přináší jedinečné bezpečnostní výzvy. Údaje společnosti Forrester z roku 2023 naznačují, že 53 % osob s rozhodovací pravomocí v oblasti umělé inteligence, jejichž organizace zavedly zásady týkající se umělé inteligence, zdokonaluje své programy správy umělé inteligence, aby podporovaly různé aplikace Gen AI. Zde je několik osvědčených postupů k zajištění bezpečnosti dat při vývoji generativní umělé inteligence:

• Minimalizace dat: Sbírejte pouze data nezbytná k trénování vašeho generativního modelu umělé inteligence. Vyhněte se ukládání zbytečných dat, která by mohla být cílem porušení. Před vložením reálných dat do modelu použijte techniky anonymizace, jako je maskování dat nebo diferenciální soukromí.
• Použít syntetická data: Kombinace maskování dat s generováním syntetických dat umožňuje organizacím vytvářet umělé datové sady, které zachovávají statistické vlastnosti a zároveň chrání citlivé informace. Gartner předpovídá nárůst podniků využívajících generativní umělou inteligenci pro syntetická zákaznická data a do roku 75 dosáhne 2026 %.
• Politika a správa: Vytvořte komplexní interní zásady ve vaší organizaci, abyste zvládli vznikající rizika a bezpečnostní výzvy spojené s generativní AI. Jakmile budou vytvořeny zásady, jimiž se řídí vhodné používání generativních technologií umělé inteligence, budou neustále prosazovány.
• Nařízení o shodě: Jak se vyvíjejí předpisy o umělé inteligenci, zůstaňte informováni o příslušných průmyslových zákonech a zákonech na ochranu soukromí, jako je zákon EU o umělé inteligenci, GDPR atd., a zajistěte, aby vaše postupy byly v souladu. Společnost Forrester zaznamenala v roce 190 více než 2023 návrhů zákonů souvisejících s umělou inteligencí, což ukazuje rostoucí důraz na dodržování předpisů.

Případy použití maskování dat v generativní umělé inteligenci

Maskování dat je klíčovou strategií pro ochranu soukromí a bezpečnosti v prostředí generativní umělé inteligence. Zde je důvod, proč je maskování dat v kontextu generativní umělé inteligence nesmírně důležité:

• Zachování soukromí a důvěrnosti: Maskování dat anonymizuje trénovací datové sady generativních modelů AI tím, že nahradí identifikovatelné atributy náhodnými tokeny nebo pseudonymy. To pomáhá organizacím chránit soukromí jednotlivců a zároveň umožňuje modelu učit se ze základních vzorců v datech.
• Statisticky správná data školení AI: Maskování dat zachovává statistické vlastnosti a vzory původní datové sady a zároveň chrání citlivé informace. To zajišťuje, že generovaná syntetická data odrážejí různorodý vzorek a podporují nezaujaté a etické výsledky AI.
• Zabezpečení spolupráce třetích stran: Vzestup Gen AI vyvolává obavy ze zvýšeného sdílení dat, riskování neveřejných podnikových dat a zabezpečení softwaru třetích stran. Kompromitované aplikace třetích stran s rozhraním Gen AI API mohou udělit neoprávněný přístup.
• Zlepšení souladu s předpisy: Použití maskovaných dat pro školení ukazuje závazek k ochraně osobních údajů a odpovědnému vývoji AI. Například zákon EU o umělé inteligenci z roku 2023 podtrhuje celosvětové přijetí odpovědných postupů umělé inteligence.

Klíčovou výzvou v maskování dat pro generativní umělou inteligenci je nalezení správné rovnováhy mezi zachováním užitečnosti a ochranou soukromí. Pokročilé maskovací techniky, jako je homomorfní šifrování nebo generování syntetických dat, mohou pomoci dosáhnout této rovnováhy tím, že ochrání statistické vlastnosti původních dat a zároveň zajistí, že citlivé informace zůstanou skryty.

Závěrem lze říci, že uživatelé mohou upřednostňovat pohodlí a inovace, ale organizace musí dodržovat zásady zabezpečení dat, aby chránily citlivé informace před tím, aby se dostaly do nesprávných rukou. Usilujme o navázání spojení, která budou podporovat principy integrity, soukromí a zabezpečení ve věku generativní umělé inteligence, pomocí řešení zabezpečení dat, jako je Maskování dat SOLIXCloud zajistit budoucnost, kde se inovacím daří v souladu s etickými ohledy.