Inteligência Artificial Generativa As capacidades oferecem soluções inovadoras que capacitam as organizações a proteger informações confidenciais e salvaguardar a privacidade individual. Este blog explora as cinco maneiras de usar privacidade de dados de IA generativa e aproveite o potencial desta tecnologia inovadora para gerenciar os problemas de privacidade da sua empresa.
1. Anonimização de Dados Pessoais
Algoritmos de IA generativa se destacam na anonimização de dados. Eles permitem extrair insights valiosos, preservando a privacidade individual. Ao utilizar técnicas baseadas em IA generativa para anonimização de dados, você reduz o risco de reidentificação.
Desidentifique informações pessoais de forma eficaz e você poderá desbloquear o poder da análise de big data sem comprometer a privacidade.
2. Privacidade Diferencial
A privacidade dos 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 um pouco de informação aleatória.
Como os modelos de IA exigem grandes conjuntos de dados para aprendizado, é necessário coletar informações dos usuários. No entanto, é possível proteger os pontos de dados, impedindo que sejam identificáveis ou conectados 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 o resultado do seu sistema. A privacidade diferencial permite que o modelo de IA extraia insights valiosos de dados agregados, preservando o anonimato de cada colaborador.
Estudos indicam que implementar privacidade diferencial em seus conjuntos de dados pode diminuir as chances de vazamento de dados. Essa abordagem permite que sua organização obtenha os benefícios do big data para análise, garantindo a privacidade de pontos de dados individuais.
3. Aprendizado de máquina que preserva a privacidade
A IA generativa possibilita 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 fiquem inutilizáveis em caso de roubo. Embora não impeça o acesso não autorizado às informações dos usuários, reduz o risco de uso indevido de dados roubados.
Pesquisas revelam que, ao adotar técnicas generativas de preservação da privacidade com tecnologia de IA, você reduz o risco de exposição de dados durante o treinamento do modelo em até 60%. Ao proteger os dados na fonte, você pode colaborar em projetos de aprendizado de máquina sem comprometer a privacidade dos seus conjuntos de dados.
4. Compartilhamento seguro de dados
A IA generativa oferece uma solução inovadora para o compartilhamento seguro de dados. Ela capacita organizações a produzir dados sintéticos que preservam as características estatísticas do conjunto de dados original, ao mesmo tempo em que protegem 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%. Essa abordagem inovadora permite colaboração e troca de informações fluidas entre organizações — sem comprometer a confidencialidade de dados de identificação pessoal.
5. Auditoria robusta de privacidade de 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 normas de privacidade.
A pesquisa indica 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 potenciais vulnerabilidades de privacidade.
Os recursos de IA generativa estão revolucionando a privacidade de dados. Eles oferecem soluções transformadoras que protegem informações sensíveis. Ao mesmo tempo, eles permitem que as empresas liberem o valor dos dados.
A IA generativa estabeleceu uma nova era de proteção de privacidade, onde as organizações podem aproveitar dados para inovação e, ao mesmo tempo, manter os direitos individuais de privacidade.
Preocupações com a privacidade da IA
Apesar das muitas maneiras pelas quais os modelos de IA generativa 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 modelos de linguagem de grande porte (LLMs), eles podem gerar conteúdo contendo partes dos dados de entrada.
Esses dados de treinamento também correm o risco de 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 tenham algoritmos de segurança de dados apropriados incorporados aos seus processos de negócios, você corre o risco de violações de conformidade.
Sua empresa precisa se lembrar disso todos os dados podem correr o risco de roubo ou violação. É sua responsabilidade manter a coleta, o armazenamento, o processamento e o uso seguros de dados em conformidade com os regulamentos.
Leis de Privacidade de IA
Sistemas de IA generativa, incluindo chatGPT e outras ferramentas de IA generativa, tornaram-se bastante populares. À medida que o uso da IA se torna mais popular, os países se preocupam com suas implicações legais e éticas.
Existem riscos associados ao uso de informações pessoais para aprendizado de máquina. Modelos de IA não são capazes de esquecer informações que aprenderam. Se você não tiver proteções instaladas, corre o risco de a IA revelar essas informações.
Todos os dados pessoais que uma empresa utiliza já estão cobertos pelas leis de proteção de dados, como a Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) e o Lei de Direitos de Privacidade da Califórnia (CPRA). Temos também a União Europeia Lei da IA (Lei da IA da UE), com outros países também desenvolvendo suas próprias leis de proteção de dados e privacidade.
Com as transferências transfronteiriças de dados se tornando a norma, as empresas devem cumprir as leis internacionais e as normas de privacidade de seus 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 usar um serviço de IA generativa para sua organização, deverá garantir que ele esteja alinhado com as melhores práticas recomendadas, incluindo minimização de dados, rigorosos Governança de IA, minimização de dados, governança rigorosa de dados e tratamento adequado de dados.
Como a BigID usa tecnologia de IA generativa para aprimorar a privacidade e a conformidade de dados
BigID é a plataforma de inteligência de dados mais avançada para privacidade, segurança e governança Soluções. O destaque do BigID são seus recursos automatizados de classificação e categorização de dados, que utilizam tecnologias avançadas de IA e aprendizado de máquina.
Ele pode ajudar você a identificar e classificar dados confidenciais em todo o cenário da sua organização, seja em armazenamento local, ambientes de nuvem ou aplicativos de terceiros.
O Privacy Suite da BigID fornece uma visão abrangente e centralizada do cenário de privacidade de dados da sua organização.
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