Generative Künstliche Intelligenz Funktionen bieten innovative Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, sensible Informationen zu schützen und die Privatsphäre des Einzelnen zu wahren. Dieser Blog untersucht die fünf Möglichkeiten zur Nutzung generative KI-Datenschutz und nutzen Sie das Potenzial dieser bahnbrechenden Technologie, um die Datenschutzprobleme Ihres Unternehmens zu bewältigen.
1. Anonymisierung personenbezogener Daten
Generative KI-Algorithmen zeichnen sich durch die Anonymisierung von Daten aus. Sie ermöglichen es Ihnen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig die Privatsphäre des Einzelnen zu wahren. Wenn Sie generative KI-basierte Techniken nutzen für Datenanonymisierung, verringern Sie das Risiko einer erneuten Identifizierung.
Durch die effektive Anonymisierung personenbezogener Daten können Sie das Potenzial der Big Data-Analyse nutzen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
2. Differenzielle Privatsphäre
Datenschutz bezieht sich im Wesentlichen auf persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI)Wenn die Informationen nicht mit der betroffenen Person in Verbindung gebracht werden können, handelt es sich lediglich um zufällige Informationen.
Da KI-Modelle große Datensätze zum Lernen benötigen, müssen Sie Informationen von Nutzern sammeln. Sie können die Datenpunkte jedoch vor der Identifizierung oder Zuordnung zu der Person schützen, der sie gehören. Dies geschieht durch einen Prozess namens „Differential Privacy“, der im Zeitalter der generativen KI für den Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist.
Dabei wird dem Datensatz „Rauschen“ hinzugefügt. Rauschen sind redundante Daten, die die Identität und die persönlichen Daten der gespeicherten Personen verschleiern – ohne die Analyse und Ausgabe Ihres Systems zu beeinträchtigen. Differential Privacy ermöglicht es dem KI-Modell, wertvolle Erkenntnisse aus aggregierten Daten zu gewinnen und gleichzeitig die Anonymität der einzelnen Mitwirkenden zu wahren.
Studien zeigen, dass die Implementierung differenzieller Privatsphäre in Ihren Datensätzen das Risiko von Datenlecks verringern kann. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihrem Unternehmen, die Vorteile von Big Data für die Analyse zu nutzen und gleichzeitig die Privatsphäre einzelner Datenpunkte zu gewährleisten.
3. Datenschutzwahrendes maschinelles Lernen
Generative KI ermöglicht datenschutzfreundliche Machine-Learning-Modelle. In diesen Modellen bleiben die Daten während des Trainings verschlüsselt oder verschleiert. Da sie zu keinem Zeitpunkt entschlüsselt werden, sind sie im Falle eines Diebstahls wahrscheinlich unbrauchbar. Dies verhindert zwar nicht den unbefugten Zugriff auf Benutzerinformationen, verringert aber das Risiko des Missbrauchs gestohlener Daten.
Untersuchungen zeigen, dass der Einsatz generativer KI-gestützter Datenschutztechniken das Risiko einer Datenfreigabe während des Modelltrainings um bis zu 60% senkt. Durch den Schutz der Daten an der Quelle können Sie an Machine-Learning-Projekten zusammenarbeiten, ohne den Datenschutz Ihrer Datensätze zu gefährden.
4. Sicherer Datenaustausch
Generative KI bietet eine bahnbrechende Lösung für den sicheren Datenaustausch. Sie ermöglicht es Unternehmen, synthetische Daten zu erstellen, die die statistischen Eigenschaften des ursprünglichen Datensatzes bewahren und gleichzeitig vertrauliche Informationen schützen.
Untersuchungen zeigen, dass der Einsatz generativer KI-Methoden beim Datenaustausch die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen um bis zu 75 % reduzieren kann. Dieser innovative Ansatz ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit und einen reibungslosen Informationsaustausch zwischen Organisationen – ohne die Vertraulichkeit personenbezogener Daten zu gefährden.
5. Robuste KI-Datenschutzprüfung
Generative KI bietet leistungsstarke Tools für Datenschutzprüfungen. Damit kann Ihr Unternehmen die Konformität Ihrer Datenverarbeitungsaktivitäten mit den Datenschutzbestimmungen überprüfen.
Untersuchungen zeigen, dass die Einbeziehung generative KI-gesteuerte Privatsphäre Auditing-Techniken reduzieren den Zeitaufwand für Datenschutzprüfungen um bis zu 50%. Durch die Automatisierung des Auditprozesses können Sie proaktiv sicherstellen, dass Ihre Abläufe den Datenschutzstandards entsprechen und potenzielle Datenschutzschwachstellen identifizieren.
Generative KI-Funktionen revolutionieren den Datenschutz. Sie bieten transformative Lösungen, die schützen sensible InformationenGleichzeitig ermöglichen sie es Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu erschließen.
Generative KI hat eine neue Ära des Datenschutzes eingeläutet, in der Unternehmen Daten für Innovationen nutzen und gleichzeitig die Datenschutzrechte des Einzelnen wahren können.
Datenschutzbedenken bei KI
Generative KI-Modelle tragen zwar auf vielfältige Weise zum Schutz der Privatsphäre bei, bringen aber auch gewisse Herausforderungen mit sich. KI „lernt“ durch die Verarbeitung riesiger Mengen an Trainingsdaten. Werden diese Modelle zur Unterstützung großer Sprachmodelle (LLMs) eingesetzt, können sie potenziell Inhalte generieren, die Teile der Eingabedaten enthalten.
Diese Trainingsdaten sind außerdem dem Risiko von Exfiltrationsangriffen ausgesetzt – einer Art Datenleck, bei dem die Informationen, die zum Trainieren des KI-Systems verwendet wurden, gestohlen werden.
Wenn Sie Apps in Ihre Geschäftsprozesse integrieren, die nicht über geeignete Datensicherheitsalgorithmen verfügen, besteht außerdem das Risiko von Compliance-Verstößen.
Ihr Unternehmen muss sich daran erinnern, dass alle Daten können dem Risiko ausgesetzt sein Diebstahl oder Missbrauch drohen. Es liegt in Ihrer Verantwortung, die sichere Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Nutzung Ihrer Daten gemäß den Vorschriften sicherzustellen.
Datenschutzgesetze für KI
Generative KI-Systeme, darunter chatGPT und andere generative KI-Tools, sind mittlerweile weit verbreitet. Mit zunehmender Verbreitung von KI machen sich Länder Sorgen über die rechtlichen und ethischen Folgen.
Die Verwendung personenbezogener Daten für maschinelles Lernen birgt Risiken. KI-Modelle können erlernte Informationen nicht vergessen. Ohne entsprechende Sicherheitsvorkehrungen besteht die Gefahr, dass die KI diese Informationen preisgibt.
Alle personenbezogenen Daten, die ein Unternehmen nutzt, unterliegen bereits den Datenschutzgesetzen, wie zum Beispiel dem Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) und die Kalifornisches Datenschutzgesetz (CPRA). Wir haben auch die Europäische Union KI-Gesetz (EU-KI-Gesetz), und auch andere Länder entwickeln ihre eigenen Gesetze zum Datenschutz und zur Wahrung der Privatsphäre.
Da grenzüberschreitende Datenübertragungen zur Norm werden, müssen Unternehmen internationale Gesetze und die Datenschutzbestimmungen ihres Landes einhalten. Darüber hinaus müssen Nutzer ihre ausdrückliche Zustimmung zur Weitergabe aller Daten geben, und Unternehmen sollten transparent darüber informieren, wie diese Informationen verarbeitet und genutzt werden.
Wenn Sie einen generativen KI-Dienst für Ihre Organisation nutzen, müssen Sie sicherstellen, dass dieser den empfohlenen Best Practices entspricht, einschließlich Datenminimierung, strengen KI-Governance, Datenminimierung, strenge Datenverwaltung und ordnungsgemäße Datenverarbeitung.
Wie BigID generative KI-Technologie für verbesserten Datenschutz und Compliance nutzt
BigID ist die fortschrittlichste Data-Intelligence-Plattform für Datenschutz, Sicherheit und Steuerung Lösungen. Das herausragende Merkmal von BigID sind die automatisierten Datenklassifizierungs- und -kategorisierungsfunktionen, die fortschrittliche KI- und maschinelle Lerntechnologien nutzen.
Es kann Ihnen dabei helfen, vertrauliche Daten in der gesamten Landschaft Ihres Unternehmens zu identifizieren und zu klassifizieren, sei es im lokalen Speicher, in Cloud-Umgebungen oder in Anwendungen von Drittanbietern.
Die Privacy Suite von BigID bietet eine umfassende und zentrale Ansicht der Datenschutzlandschaft Ihres Unternehmens.
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