Inteligência Artificial Generativa As funcionalidades oferecem soluções inovadoras que capacitam as organizações a proteger informações confidenciais e salvaguardar a privacidade individual. Este blog explora as cinco maneiras de usar essas funcionalidades. privacidade de dados de IA generativa e aproveite o potencial dessa tecnologia inovadora para gerenciar as questões de privacidade da sua empresa.
1. Anonimização de Dados Pessoais
Os algoritmos de IA generativa são excelentes na anonimização de dados. Eles permitem extrair informações valiosas, preservando a privacidade individual. Ao utilizar técnicas baseadas em IA generativa para anonimização de dados, você reduz o risco de reidentificação.
Ao anonimizar informações pessoais de forma eficaz, você poderá desbloquear o poder da análise de big data sem comprometer a privacidade.
2. Privacidade Diferencial
A privacidade de dados refere-se, em grande parte, a Informações de identificação pessoal (PII) ou Informações de saúde protegidas (PHI)Se a informação não puder ser vinculada ao titular dos dados, trata-se apenas de informação aleatória.
Como os modelos de IA exigem grandes conjuntos de dados para aprender, é necessário coletar informações dos usuários. No entanto, é possível proteger esses dados, impedindo que sejam identificáveis ou vinculados à pessoa a quem pertencem. Isso é feito por meio de um processo chamado privacidade diferencial, crucial para a privacidade na era da IA generativa.
O processo envolve a adição de "ruído" ao conjunto de dados. Ruído são dados redundantes que ocultam a identidade e os detalhes pessoais dos indivíduos cujas informações foram armazenadas — sem afetar a análise e os resultados do seu sistema. A privacidade diferencial permite que o modelo de IA extraia informações valiosas de dados agregados, preservando o anonimato dos colaboradores individuais.
Estudos indicam que a implementação de privacidade diferencial em seus conjuntos de dados pode diminuir as chances de vazamento de dados. Essa abordagem permite que sua organização aproveite os benefícios do Big Data para análise, garantindo a privacidade de cada ponto de dados individual.
3. Aprendizado de Máquina com Preservação de Privacidade
A IA generativa permite modelos de aprendizado de máquina que preservam a privacidade. Nesses modelos, os dados permanecem criptografados ou ofuscados durante o treinamento. Como não são descriptografados em nenhum momento, é provável que se tornem inutilizáveis caso sejam roubados. Embora não impeça o acesso não autorizado às informações dos usuários, reduz o risco de uso indevido dos dados roubados.
Pesquisas revelam que, ao adotar técnicas de preservação de privacidade baseadas em IA generativa, você reduz o risco de exposição de dados durante o treinamento do modelo em até 60%. Ao proteger os dados na origem, você pode colaborar em projetos de aprendizado de máquina sem comprometer a privacidade de seus conjuntos de dados.
4. Compartilhamento seguro de dados
A IA generativa oferece uma solução inovadora para o compartilhamento seguro de dados. Ela permite que as organizações produzam dados sintéticos que preservam as características estatísticas do conjunto de dados original, ao mesmo tempo que protegem as informações confidenciais.
Pesquisas indicam que o uso de métodos de IA generativa no compartilhamento de dados pode reduzir substancialmente a probabilidade de violações de privacidade em até 75% (TP3T). Essa abordagem inovadora permite a colaboração e a troca de informações perfeitas entre organizações, sem comprometer a confidencialidade dos dados pessoais.
5. Auditoria robusta de privacidade em IA
A IA generativa fornece ferramentas poderosas para auditoria de privacidade. Ela permite que sua organização avalie a conformidade de suas atividades de processamento de dados com as regulamentações de privacidade.
Pesquisas indicam que a incorporação privacidade generativa orientada por IA As técnicas de auditoria reduzem o tempo necessário para auditorias de privacidade em até 50%. Ao automatizar o processo de auditoria, você pode garantir proativamente que suas operações estejam alinhadas aos padrões de privacidade e identificar possíveis vulnerabilidades de privacidade.
As capacidades da IA generativa estão revolucionando a privacidade de dados. Elas oferecem soluções transformadoras que protegem os dados. informações sensíveisAo mesmo tempo, permitem que as empresas desbloqueiem o valor dos dados.
A IA generativa estabeleceu uma nova era de proteção da privacidade, em que as organizações podem aproveitar os dados para inovar, respeitando os direitos individuais à privacidade.
Preocupações com a privacidade relacionadas à IA
Apesar das inúmeras maneiras pelas quais os modelos generativos de IA ajudam a prevenir riscos à privacidade, eles também apresentam certos desafios. A IA "aprende" analisando grandes quantidades de dados de treinamento. Quando esses modelos são usados para alimentar grandes modelos de linguagem (LLMs), eles podem potencialmente gerar conteúdo que contenha partes dos dados de entrada.
Esses dados de treinamento também correm o risco de sofrer ataques de exfiltração — um tipo de violação de dados em que as informações usadas para treinar o sistema de IA são roubadas.
Além disso, se você integrar aplicativos que não possuem algoritmos de segurança de dados adequados incorporados aos seus processos de negócios, corre o risco de violações de conformidade.
Sua empresa precisa se lembrar disso. Todos os dados podem estar sujeitos a esse risco. de serem roubados ou violados. É sua responsabilidade manter a coleta, o armazenamento, o processamento e o uso de dados seguros, em conformidade com as regulamentações.
Leis de privacidade da IA
Sistemas de IA generativa, incluindo o chatGPT e outras ferramentas de IA generativa, tornaram-se bastante comuns. À medida que o uso da IA se populariza, os países se preocupam com suas implicações legais e éticas.
Existem riscos associados ao uso de informações pessoais para aprendizado de máquina. Os modelos de IA não são capazes de esquecer informações que aprenderam. Se você não tiver medidas de segurança implementadas, corre o risco de a IA revelar essas informações.
Quaisquer dados pessoais que uma empresa utilize já estão abrangidos pelas leis de proteção de dados, como a Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) e o Lei de Direitos de Privacidade da Califórnia (CPRA)Também temos a União Europeia. Lei de IA (Lei de IA da UE), com outros países também desenvolvendo suas próprias leis de proteção de dados e privacidade.
Com a transferência internacional de dados se tornando a norma, as empresas precisam cumprir as leis internacionais e as regulamentações de privacidade de seus respectivos países. Além disso, os usuários precisam dar consentimento explícito para quaisquer dados que compartilhem, e as empresas devem ser transparentes sobre como as informações são processadas e utilizadas.
Se você utiliza um serviço de IA generativa em sua organização, deve garantir que ele esteja alinhado com as melhores práticas recomendadas, incluindo a minimização de dados e políticas rigorosas. Governança de IA, minimização de dados, governança de dados rigorosa e tratamento adequado de dados.
Como a BigID utiliza a tecnologia de IA generativa para aprimorar a privacidade e a conformidade dos dados.
BigID é a plataforma de inteligência de dados mais avançada para privacidade, segurança e governança soluções. O principal diferencial do BigID são seus recursos automatizados de classificação e categorização de dados, que utilizam tecnologias avançadas de IA e aprendizado de máquina.
Pode ajudar a identificar e classificar dados sensíveis em toda a infraestrutura da sua organização, seja em armazenamento local, ambientes de nuvem ou aplicativos de terceiros.
O pacote de soluções de privacidade da BigID oferece uma visão abrangente e centralizada do cenário de privacidade de dados da sua organização.
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