Intelligence artificielle générative Les fonctionnalités de sécurité offrent des solutions innovantes permettant aux organisations de protéger les informations sensibles et la vie privée des individus. Ce blog explore cinq façons de les utiliser. confidentialité des données de l'IA générative et exploitez le potentiel de cette technologie révolutionnaire pour gérer les problèmes de confidentialité de votre entreprise.
1. Anonymisation des données personnelles
Les algorithmes d'IA générative excellent dans l'anonymisation des données. Ils permettent d'extraire des informations précieuses tout en préservant la confidentialité des données. L'exploitation de techniques d'IA générative pour anonymisation des données, vous réduisez le risque de ré-identification.
Désidentifiez efficacement les informations personnelles et vous pourrez exploiter la puissance de l’analyse du Big Data sans compromettre la confidentialité.
2. Confidentialité différentielle
La confidentialité des données fait largement référence à les informations personnelles identifiables (IPI) ou informations médicales protégées (PHI)Si les informations ne peuvent pas être reliées à la personne concernée, il s’agit simplement d’informations aléatoires.
Les modèles d'IA nécessitant de vastes ensembles de données pour leur apprentissage, il est nécessaire de collecter des informations auprès des utilisateurs. Cependant, il est possible de protéger les points de données afin qu'ils ne soient pas identifiables ou liés à la personne à laquelle ils appartiennent. Cela se fait grâce à un processus appelé confidentialité différentielle, crucial pour la confidentialité à l'ère de l'IA générative.
Ce processus consiste à ajouter du « bruit » à l'ensemble de données. Ce bruit est une donnée redondante qui masque l'identité et les informations personnelles des personnes dont les informations ont été stockées, sans affecter l'analyse ni les résultats de votre système. La confidentialité différentielle permet au modèle d'IA d'extraire des informations précieuses à partir de données agrégées tout en préservant l'anonymat des contributeurs.
Des études indiquent que la mise en œuvre d'une confidentialité différentielle dans vos ensembles de données peut réduire les risques de fuite de données. Cette approche permet à votre organisation de bénéficier des avantages du Big Data pour l'analyse tout en garantissant la confidentialité des données individuelles.
3. Apprentissage automatique préservant la confidentialité
L'IA générative permet de concevoir des modèles d'apprentissage automatique préservant la confidentialité. Dans ces modèles, les données restent chiffrées ou obscurcies pendant l'apprentissage. Comme elles ne sont jamais déchiffrées, elles risquent d'être inutilisables en cas de vol. Si cela n'empêche pas l'accès non autorisé aux informations des utilisateurs, cela réduit le risque d'utilisation abusive des données volées.
Des recherches révèlent que l'adoption de techniques de protection de la confidentialité basées sur l'IA générative réduit jusqu'à 60% le risque d'exposition des données lors de l'apprentissage des modèles. En protégeant les données à la source, vous pouvez collaborer sur des projets de machine learning sans compromettre la confidentialité de vos ensembles de données.
4. Partage sécurisé des données
L'IA générative offre une solution révolutionnaire pour le partage sécurisé des données. Elle permet aux organisations de produire des données synthétiques préservant les caractéristiques statistiques de l'ensemble de données d'origine tout en protégeant les informations sensibles.
Des recherches indiquent que l'utilisation de méthodes d'IA générative pour le partage de données peut réduire considérablement le risque de violation de la vie privée, jusqu'à 75%. Cette approche innovante permet une collaboration et un échange d'informations fluides entre les organisations, sans compromettre la confidentialité des données personnelles identifiables.
5. Audit robuste de la confidentialité de l'IA
L'IA générative offre de puissants outils d'audit de la confidentialité. Elle permet à votre organisation d'évaluer la conformité de ses activités de traitement de données avec les réglementations en matière de confidentialité.
Les recherches indiquent que l’intégration confidentialité générative pilotée par l'IA Les techniques d'audit réduisent jusqu'à 50% le temps nécessaire aux audits de confidentialité. En automatisant le processus d'audit, vous pouvez garantir proactivement la conformité de vos opérations aux normes de confidentialité et identifier les vulnérabilités potentielles.
Les capacités d'IA générative révolutionnent la confidentialité des données. Elles offrent des solutions transformatrices qui protègent informations sensiblesEn même temps, ils permettent aux entreprises de libérer la valeur des données.
L’IA générative a établi une nouvelle ère de protection de la vie privée, où les organisations peuvent exploiter les données pour l’innovation tout en respectant les droits individuels à la vie privée.
Préoccupations en matière de confidentialité avec l'IA
Malgré les nombreuses façons dont les modèles d'IA générative contribuent à prévenir les risques pour la vie privée, ils présentent également certains défis. L'IA « apprend » en analysant de vastes quantités de données d'entraînement. Utilisés pour alimenter des modèles linguistiques de grande taille (LLM), ces modèles peuvent potentiellement générer du contenu contenant des parties des données d'entrée.
Ces données de formation sont également exposées au risque d’attaques par exfiltration, un type de violation de données où les informations utilisées pour former le système d’IA sont volées.
De plus, si vous intégrez des applications qui ne disposent pas d’algorithmes de sécurité des données appropriés intégrés à vos processus métier, vous courez le risque de violations de conformité.
Votre entreprise doit se rappeler que toutes les données peuvent être exposées à ce risque d'être volées ou piratées. Il est de votre responsabilité de sécuriser la collecte, le stockage, le traitement et l'utilisation des données, conformément à la réglementation.
Lois sur la confidentialité de l'IA
Les systèmes d'IA générative, dont chatGPT et d'autres outils d'IA générative, sont devenus très répandus. Face à la popularité croissante de l'IA, les pays s'inquiètent de ses implications juridiques et éthiques.
L'utilisation d'informations personnelles à des fins d'apprentissage automatique comporte des risques. Les modèles d'IA ne sont pas capables d'oublier les informations qu'ils ont apprises. Sans protection, l'IA risque de divulguer ces informations.
Toutes les données personnelles utilisées par une entreprise sont déjà couvertes par les lois sur la protection des données, telles que la Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le Loi californienne sur les droits à la vie privée (CPRA). Nous avons également l'Union européenne Loi sur l'IA (Loi sur l'IA de l'UE), d’autres pays élaborant également leurs propres lois sur la protection des données et la confidentialité.
Les transferts de données transfrontaliers devenant la norme, les entreprises doivent se conformer aux lois internationales et aux réglementations nationales en matière de confidentialité. De plus, les utilisateurs doivent donner leur consentement explicite pour toute donnée partagée, et les entreprises doivent faire preuve de transparence quant au traitement et à l'utilisation de ces informations.
Si vous utilisez un service d'IA générative pour votre organisation, vous devez vous assurer qu'il est conforme aux meilleures pratiques recommandées, notamment la minimisation des données et des normes strictes. Gouvernance de l'IA, minimisation des données, gouvernance rigoureuse des données et traitement approprié des données.
Comment BigID utilise la technologie d'IA générative pour améliorer la confidentialité et la conformité des données
BigID est la plate-forme de renseignement sur les données la plus avancée en matière de confidentialité, de sécurité et gouvernance solutions. La caractéristique remarquable de BigID est ses capacités automatisées de classification et de catégorisation des données qui exploitent les technologies avancées d'IA et d'apprentissage automatique.
Il peut vous aider à identifier et à classer les données sensibles dans l'ensemble du paysage de votre organisation, qu'il s'agisse de stockage sur site, d'environnements cloud ou d'applications tierces.
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