Inteligencia Artificial Generativa Las capacidades ofrecen soluciones innovadoras que permiten a las organizaciones proteger la información confidencial y salvaguardar la privacidad individual. Este blog explora las cinco maneras de usar privacidad de datos de IA generativa y aprovechar el potencial de esta tecnología innovadora para gestionar los problemas de privacidad de su empresa.
1. Anonimización de datos personales
Los algoritmos de IA generativa son excelentes para anonimizar datos. Permiten extraer información valiosa a la vez que se preserva la privacidad individual. Al aprovechar las técnicas basadas en IA generativa para... anonimización de datos, se reduce el riesgo de reidentificación.
Desidentifique eficazmente la información personal y podrá aprovechar el poder del análisis de big data sin comprometer la privacidad.
2. Privacidad diferencial
La privacidad de los datos se refiere en gran medida a información personal identificable (IPI) o información médica protegida (PHI)Si la información no se puede vincular con el interesado, se trata simplemente de información aleatoria.
Dado que los modelos de IA requieren grandes conjuntos de datos para aprender, es necesario recopilar información de los usuarios. Sin embargo, es posible proteger los puntos de datos para que no sean identificables ni se asocien a la persona a la que pertenecen. Esto se logra mediante un proceso denominado privacidad diferencial, crucial para la privacidad en la era de la IA generativa.
El proceso implica añadir "ruido" al conjunto de datos. El ruido consiste en datos redundantes que ocultan la identidad y los datos personales de las personas cuya información se ha almacenado, sin afectar el análisis ni los resultados del sistema. La privacidad diferencial permite al modelo de IA extraer información valiosa de los datos agregados, preservando al mismo tiempo el anonimato de los contribuyentes individuales.
Los estudios indican que implementar la privacidad diferencial en los conjuntos de datos puede reducir el riesgo de fugas de datos. Este enfoque permite a su organización aprovechar los beneficios del big data para el análisis, a la vez que garantiza la privacidad de cada punto de datos.
3. Aprendizaje automático que preserva la privacidad
La IA generativa permite modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad. En estos modelos, los datos permanecen cifrados u ofuscados durante el entrenamiento. Dado que no se descifran en ningún momento, es probable que queden inutilizables en caso de robo. Si bien no impide el acceso no autorizado a la información de los usuarios, sí reduce el riesgo de uso indebido de los datos robados.
Las investigaciones revelan que, si se adoptan técnicas de preservación de la privacidad basadas en IA generativa, se reduce el riesgo de exposición de datos durante el entrenamiento de modelos hasta en un 60%. Al proteger los datos en la fuente, se puede colaborar en proyectos de aprendizaje automático sin comprometer la privacidad de los conjuntos de datos.
4. Intercambio seguro de datos
La IA generativa ofrece una solución innovadora para el intercambio seguro de datos. Permite a las organizaciones generar datos sintéticos que preservan las características estadísticas del conjunto de datos original, a la vez que protegen la información confidencial.
Las investigaciones indican que aprovechar los métodos de IA generativa para compartir datos puede reducir sustancialmente la probabilidad de vulneraciones de la privacidad hasta en un 75%. Este enfoque innovador facilita la colaboración y el intercambio de información fluidos entre organizaciones, sin comprometer la confidencialidad de los datos personales.
5. Auditoría robusta de privacidad de IA
La IA generativa proporciona potentes herramientas para la auditoría de la privacidad. Permite a su organización evaluar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad en sus actividades de procesamiento de datos.
Las investigaciones indican que la incorporación privacidad impulsada por IA generativa Las técnicas de auditoría reducen el tiempo necesario para las auditorías de privacidad hasta en un 50%. Al automatizar el proceso de auditoría, puede garantizar proactivamente que sus operaciones cumplan con los estándares de privacidad e identificar posibles vulnerabilidades.
Las capacidades de IA generativa están revolucionando la privacidad de los datos. Ofrecen soluciones transformadoras que protegen información sensibleAl mismo tiempo, permiten a las empresas aprovechar el valor de los datos.
La IA generativa ha establecido una nueva era de protección de la privacidad, donde las organizaciones pueden aprovechar los datos para la innovación y al mismo tiempo defender los derechos de privacidad individual.
Preocupaciones sobre la privacidad con la IA
A pesar de las múltiples maneras en que los modelos de IA generativa ayudan a prevenir riesgos de privacidad, también presentan ciertos desafíos. La IA "aprende" analizando grandes cantidades de datos de entrenamiento. Cuando estos modelos se utilizan para impulsar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), pueden generar contenido que contenga partes de los datos de entrada.
Estos datos de entrenamiento también corren el riesgo de sufrir ataques de exfiltración, un tipo de violación de datos en la que se roba la información que se utilizó para entrenar el sistema de IA.
Además, si integra aplicaciones que no tienen algoritmos de seguridad de datos adecuados incorporados en sus procesos comerciales, corre el riesgo de incumplir las normas.
Su empresa debe recordar que Todos los datos pueden estar en riesgo de ser robados o vulnerados. Es su responsabilidad mantener la seguridad de la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el uso de datos, de conformidad con la normativa.
Leyes de privacidad de la IA
Los sistemas de IA generativa, como chatGPT y otras herramientas de IA generativa, se han generalizado. A medida que el uso de la IA se populariza, los países se preocupan por sus consecuencias legales y éticas.
Existen riesgos asociados al uso de información personal para el aprendizaje automático. Los modelos de IA no pueden olvidar la información que han aprendido. Si no se instalan medidas de seguridad, se corre el riesgo de que la IA revele esta información.
Cualquier dato personal que utilice una empresa ya está cubierto por las leyes de protección de datos, como la Reglamento general de protección de datos (RGPD) y el Ley de Derechos de Privacidad de California (CPRA)También contamos con la Unión Europea. Ley de IA (Ley de IA de la UE), y otros países también están desarrollando sus propias leyes de protección de datos y privacidad.
Dado que las transferencias transfronterizas de datos se están convirtiendo en la norma, las empresas deben cumplir con las leyes internacionales y las normativas de privacidad de su país. Además, los usuarios deben dar su consentimiento explícito para cualquier dato que compartan, y las empresas deben ser transparentes sobre cómo se procesa y utiliza la información.
Si utiliza un servicio de IA generativa para su organización, debe asegurarse de que se alinee con las mejores prácticas recomendadas, incluida la minimización de datos y las estrictas Gobernanza de la IA, minimización de datos, gobernanza estricta de datos y manejo adecuado de datos.
Cómo BigID utiliza la tecnología de IA generativa para mejorar la privacidad y el cumplimiento de los datos
BigID es la plataforma de inteligencia de datos más avanzada para la privacidad, la seguridad y gobernanza Soluciones. La característica destacada de BigID es su capacidad de clasificación y categorización automatizada de datos, que aprovecha tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Puede ayudarle a identificar y clasificar datos confidenciales en todo el entorno de su organización, ya sea en almacenamiento local, entornos de nube o aplicaciones de terceros.
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