Generative KI läutet eine neue Ära der Intelligenz und Automatisierung ein und verändert grundlegend die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten. Generative KI zeichnet sich durch die Produktion von Bildern, Texten und Audiodaten aus und synthetisiert dabei nahtlos verschiedene Datensätze. Durch die Nutzung großer Mengen von beidem strukturierte und unstrukturierte Daten für das TrainingGenerative KI kann Muster eindeutig erkennen, bevor etwas Neues geschaffen wird, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren.
Organisationen nutzen generative KI, die große Sprachmodelle (LLMs), um Abläufe zu transformieren, die Produktivität zu steigern, Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Funktionen zu verbessern. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören:
- Kundendienst: LLMs automatisieren Antworten, helfen bei der Erstellung von Wissensdatenbanken und unterstützen Chatbots für schnellen internen und externen Support.
- Interne Kommunikation: LLMs unterstützen beim Verfassen von Dokumenten, E-Mails und Berichten und verbessern die Kommunikation innerhalb der Organisation.
- Datenanalyse: LLMs ermöglichen Abfragen in natürlicher Sprache, machen Datenanalysen zugänglicher und helfen bei der Trendanalyse.
- Projektmanagement: LLMs automatisieren Aufgaben und verbessern die Kommunikation, wodurch das Projektmanagement verbessert wird.
Obwohl generative KI unser Leben, unsere Arbeit und unser Lernen rasant verbessert hat, ist es wichtig, die potenziellen Risiken zu verstehen, die mit ihrer Nutzung verbunden sind. Insbesondere gibt es Bedenken hinsichtlich der Frage, wie sensible und private finanzielle, persönliche und geistiges Eigentum Daten werden als Trainingsmaterial für LLMs verwendet. Leider Generative KI eröffnet ein weiteres Risiko und die damit verbundene Datensicherheit, Datenschutzund Auswirkungen auf die Governance.
Risiken und Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI
Offenlegung sensibler Daten
Informationen, die zum Training von LLMs verwendet werden, können unbeabsichtigt sensible, personenbezogene oder regulierte Daten enthalten. Werden diese Daten den falschen Personen (sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens) zugänglich gemacht, kann dies zu unbefugter Offenlegung, Zugriff, Nutzung und letztendlich zu einem Datenmissbrauch führen – was Einzelpersonen, Dritte und das Unternehmen selbst gefährdet. Eine starke Datenverwaltung und -kontrolle sind entscheidend, um zu verhindern, dass sensible Daten in Trainingsdatensätze gelangen.
Vorurteile und Diskriminierung
LLMs sind anfällig für Lernen und Fortführung Vorurteile in ihren Trainingsdaten vorhanden sind. Dies könnte zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Kontinuierliche Überwachung, Erkennung und Minderung von Vorurteilen sind Strategien, um Fairness zu gewährleisten und unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden.
Halluzinationen und Fehlinformationen
Daten von schlechter Qualität zur Schulung von LLMs können zu nicht sachlichen Inhalten führen und so zu Halluzinationen oder irreführenden Informationen führen. Bessere Datenqualitäts- und Governance-Programme sowie Datenvalidierungsmechanismen sollten implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsstandards entsprechen.
Manipulation und feindlicher Angriff
Böswillige Akteure und Insider-Bedrohungen können Schwachstellen in KI-Modellen ausnutzen, um gezielt vertrauliche Informationen abzurufen und einen erfolgreichen Angriff von innen durchzuführen. Unternehmen müssen in der Lage sein, verdächtige Aktivitäten zu überwachen und zu erkennen und gleichzeitig die richtigen Maßnahmen und Kontrollen zum Schutz ihrer wichtigsten Daten zu implementieren.
Steuern Sie generative KI, ohne Datensicherheit und Datenschutz zu gefährden
Hier sind sechs Grundsätze für eine bessere Steuerung generativer KI, ohne die Datensicherheit und den Datenschutz zu gefährden:
1. Entdecken Sie Ihre Daten
Datensicherheit, Datenschutz und Governance beginnen mit dem Verständnis Ihrer Datenumgebung. Umfassende Datenermittlung ist grundlegend für die Sicherung und den Schutz Ihrer sensibelsten und wertvollsten Daten und ermöglicht Ihnen eine bessere Umsetzung der Risikobehebung Bemühungen – insbesondere, wenn generative KI-Tools anhand von Daten trainiert werden, die sich in bestimmten Teilen Ihrer Umgebung befinden.
Mit BigID können Sie eine Verbindung zu vertraulichen Daten herstellen und diese über alle Datenquellen und -typen hinweg scannen – ob in der Cloud oder vor Ort – von unstrukturierten und strukturierten Daten bis hin zu Mainframes, Messaging, Pipelines, Big Data, NoSQL, IaaS, SaaS, Anwendungen und mehr. Scannen Sie unstrukturierte Daten 95% schneller mit Hyperscan. Sparen Sie Zeit und vermeiden Sie blinde Flecken bei sensiblen Daten AWS, GCPund Azurblau mit Cloud Auto-Discovery-Funktionen. Entdecken Sie Ihre Daten in Ihrem gesamten Bestand – unabhängig davon, wo sie sich befinden.
2. Klassifizieren Sie Ihre Daten mit Kontext
Das Finden Ihrer Daten ist eine Sache – sie zu kennen eine andere. Klassifizieren Sie Ihre Daten mit tieferem Kontext, Einblicken und Bedeutung Ermöglicht Ihnen ein besseres Verständnis der Daten – um welche Art von Daten es sich handelt, wem sie gehören, wie sensibel sie sind, wo sie gespeichert sind und wer Zugriff darauf hat. Dadurch können Sie Datenrisiken und -behebungen besser managen und so unerwünschte Offenlegung und Nutzung durch LLMs verhindern.
Kombinieren Sie mit BigID traditionelle Musterabgleichstechniken mit erweiterter, ML- und NLP-basierter Klassifizierung, um eine beispiellose Genauigkeit und Skalierbarkeit bei der Datenklassifizierung zu erreichen. Klassifikatoren anpassen und optimieren Um spezifische Arten sensibler Daten zu lokalisieren, die für Ihr Unternehmen einzigartig sind. Erstellen Sie letztendlich ein vollständiges und dynamisches Inventar sensibler Daten mit kontextuellen Attributen für ein ganzheitliches Verständnis.
3. Ähnliche Daten identifizieren
Die Identifizierung ähnlicher Daten ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die KI ihr erlerntes Wissen effektiv auf neue, unbekannte Daten anwenden kann. Dies führt zu einer robusteren und zuverlässigeren Leistung in realen Anwendungen. Der Prozess beinhaltet die Aussetzung der KI gegenüber einem breiten Datenspektrum, um robustes Lernen zu gewährleisten und unerwünschtes Verhalten in bestimmten Fällen zu vermeiden.
BigID ist der erste und einzige Anbieter von Clusteranalysen. Diese zum Patent angemeldete Methode nutzt BigID zum Vergleich von Daten, um Ähnlichkeiten und Streuungen von Mittelwerten zu identifizieren. Die Kombination aus BigID-Clusteranalyse und BigIDs Labeling-Funktion erleichtert Sicherheits- und Datenverwaltungsexperten das Auffinden verwandter Dokumente und Datenbanken, um konsistente Strategien für Sicherheit, Konsolidierung, Aufbewahrung und Minimierung zu gewährleisten.
4. Beschriften und kennzeichnen Sie Ihre Daten
Präzises Beschriften und Markieren mit Details und Kontext ermöglicht eine bessere Verwaltung und Durchsetzung bei der Handhabung und Überwachung sensibler Daten wie Kreditkarteninformationen (PCI), persönliche Informationen (PI) und regulierte Gesundheitsinformationen (PHI)Darüber hinaus ist die Datenbeschriftung, -markierung oder -annotation für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) unerlässlich, da sie beschriftete Datensätze bereitstellt, die als Grundlage für überwachtes Lernen dienen. Dadurch können die Modelle Sprachnuancen verstehen, aufgabenspezifische Zusammenhänge erlernen und die Gesamtleistung verbessern.
Hebelwirkung BigIDs fortschrittliche ML- und KI-basierte Erkennung und Klassifizierung Etablieren Sie eine grundlegende und umfassende Datenkennzeichnungspraxis, die gründlich, präzise und konsistent für alle Ihre Daten ist. So können Sie den Informationsfluss besser verwalten, regulieren und kontrollieren. Integrieren und erweitern Sie native DLP- und Kennzeichnungs-Frameworks in der Cloud und vor Ort, darunter Microsoft Purview, Google Drive und mehr. Kennzeichnen Sie Ihre Daten besser, um Datenschutzrichtlinien und -sicherheit sowie überwachtes LLM-Lernen besser durchzusetzen.
5. Erkennen und beheben Sie Ihre Datenrisiken
Proaktives Datensicherheits- und Risikomanagement sind unerlässlich, um Ihre Datenrisiken und -schwachstellen zu minimieren und deren Offenlegung, Zugriff und Nutzung zu verhindern. Die Fähigkeit, gefährdete Daten zu erkennen, zu untersuchen und zu beheben – unabhängig davon, ob diese unbeabsichtigt von LLMs genutzt oder den falschen Benutzern oder Gruppen zugänglich gemacht werden – trägt dazu bei, das Risiko einer Sicherheitsverletzung schnell zu minimieren.
BigIDs branchenführende Plattform für Daten- und Risikohaltungsmanagement Ermöglicht Ihnen, die größten Datenrisiken und Schwachstellen in Ihrer gesamten Umgebung schnell und präzise zu identifizieren und zu beheben – automatisiert, intelligent und einfach. Identifizieren, bewerten und priorisieren Sie kritische Datenrisiken nach Schweregrad, Sensibilität, Standort, Zugänglichkeit und mehr. Beheben Sie Daten nach Ihren Wünschen – Datenbereinigungs-Workflows zentral verwalten oder dezentralisieren Sie sie über Ihren Datensicherheitsstapel.
6. Führen Sie Datenrisikobewertungen durch
Um Ihre Datensicherheit und -risiken optimal zu schützen, ist die regelmäßige Bewertung Ihrer Datensicherheit und -risiken wichtig. Diese Bewertungen sind eine einfache Möglichkeit, das Bewusstsein und die Entscheidungsfindung in Bezug auf Ihre Daten kontinuierlich zu fördern, insbesondere in der gesamten Sicherheitsorganisation und bei anderen Beteiligten, da Cybersicherheit und -risiken mittlerweile zu einem Thema auf Vorstandsebene geworden sind.
BigIDs Datenrisikobewertung Berichte unterscheiden sich von typischen Beurteilungen. Mit umfassenden Abdeckung aller Datentypen und Standorte (strukturiert und unstrukturiert, Cloud, Hybrid und vor Ort): Unsere Bewertungen berücksichtigen alle Ihre Informationen, wo auch immer sie sich befinden. Das breite Spektrum an Anwendungsfällen für Datensicherheit von BigID aggregiert verschiedene Risikoindikatoren, um Ihnen Zeit zu sparen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
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