Inteligência Artificial (IA) A inteligência artificial conquistou o mundo e foi rapidamente integrada ao nosso cotidiano, mas não sem hesitação. Para um Diretor de Privacidade (CPO) ou alguém em função similar, é responsabilidade garantir que as promessas da IA estejam alinhadas com a conformidade regulatória e não se transformem em preocupações de segurança e privacidade.
Já vimos os muitos benefícios da IA, mas ela não é a solução para todos os requisitos de privacidade de dados. No entanto, ela pode permitir que os diretores de privacidade (CPOs) automatizar a gestão de direitos de dadosIdentificar potenciais riscos regulatórios e impedir possíveis ataques cibernéticos.
Aqui estão cinco maneiras pelas quais os CPOs podem utilizar a IA para melhorar a conformidade e lidar com as complexidades da tecnologia sob a perspectiva de um CPO:
Identificando o risco de privacidade
Simplifique a identificação de riscos com avaliações baseadas em IA.
Avaliações de Impacto na Privacidade (AIP) e Avaliações de Impacto sobre a Proteção de Dados (AIPD) Pode ser o pesadelo de um profissional de privacidade. As avaliações geram trabalho manual e desperdiçam tempo e recursos na documentação de potenciais riscos à privacidade. Os processos manuais criam ineficiências e podem aumentar o risco quando leva muito tempo para identificar riscos novos ou em constante mudança em toda a organização.
É aí que a IA pode desempenhar um papel vital. Utilize a IA para identificar riscos e reduzir drasticamente o potencial de novos riscos, melhorando a eficiência e a eficácia dos seus esforços de conformidade. Use soluções como o BigID, que simplificam e automatizam o processo de realização de PIAs e DPIAs, permitindo que os CPOs avaliem com eficiência os riscos de privacidade associados a novos projetos, produtos ou iniciativas.
Conecte os pontos de dados com IA
O mapeamento de dados é fundamental para melhorar a conformidade regulatória.
Muitas organizações possuem montanhas de dados, grande parte dos quais são sensíveis, pessoais e altamente regulamentados. No entanto, sem o contexto de identidade, é impossível identificar a qual indivíduo pertencem os dados, o que é um elemento crítico para alcançar a conformidade com os requisitos regulatórios.
Mapeamento de dados tornou-se fundamental para qualquer programa de privacidade, visto que dados sensíveis podem estar isolados, provenientes de fontes não estruturadasOs dados armazenados em bancos de dados legados ou apresentam outros desafios que dificultam a identificação, o mapeamento e a gestão de conformidade eficazes dos dados são um problema grave. A dura realidade é que a maioria das tecnologias não consegue identificar se um arquivo ou registro contém números de segurança social (SSN), números de passaporte, carteiras de habilitação ou endereços residenciais.
No contexto da privacidade, o mapeamento de identidades para dados sensíveis ajuda a conectar os pontos e garante a conformidade com diversos requisitos de privacidade. A IA de privacidade e proteção com reconhecimento de identidade da BigID permite que as organizações automatizem a privacidade de dados para direcionar políticas, agilizar respostas a violações de dados, avaliar riscos e atender a solicitações de direitos de dados e exclusões.
Acelerar a gestão de direitos de dados
Aprimorar as operações de privacidade para desbloquear a eficiência.
Avançamos muito desde a entrada em vigor do GDPR. No entanto, muitas organizações ainda enfrentam dificuldades com os processos manuais de gerenciamento de solicitações de acesso a dados pessoais (DSARs) e com o cumprimento de diversos direitos de privacidade de dados. E mesmo com os avanços na automação, o aspecto mais desafiador do gerenciamento de direitos de dados é identificar todos os usuários. PI e PII abrangendo múltiplas fontes de dados e ambientes. Use IA para descobrir e classificar automaticamentee conectar dados a perfis de usuário específicos para automatizar solicitações de acesso a dados pessoais (DSARs), validar a exclusão de dados e gerar relatórios de conformidade personalizados.
Para os diretores de produto (CPOs), soluções como o BigID permitem automatizar e personalizar recursos. Gerenciar solicitações de direitos de dados e preferências de privacidade, incluindo o tipo de solicitação, fluxos de trabalho de exclusão, prazos regulamentares e remediação — garantindo que todo o ciclo de vida da solicitação esteja alinhado com os requisitos legais necessários para alcançar a conformidade.
O risco oculto nos dados não estruturados
Aproveitando a IA para mestrados em direito
De 80% a 90% dos dados gerados são não estruturados, o que já representa uma quantidade impressionante. Historicamente, analisar dados não estruturados tem sido um grande desafio, mas com GenAI e Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM) Introduzir novos níveis de risco, classificar, gerenciar e proteger dados não estruturados para garantir que a GenAI não tenha acesso a dados confidenciais, pessoais, regulamentados ou sensíveis é fundamental.
Com a crescente legislação sobre IA, aproveitar uma solução como o BigID para escanear, classificar e validar automaticamente se os dados em um LLM são adequados para a finalidade (ou seja, se não há dados sensíveis, regulamentados, secretos ou críticos não aprovados) reduzirá a probabilidade de violações de dados, vazamentos de dados e descumprimento de normas.
Os sistemas de ponto de venda (CPOS) devem estar alinhados com suas equipes de segurança, pois os riscos de segurança da IA também acarretam riscos de privacidade. Suas equipes de privacidade e segurança devem trabalhar em conjunto para adotar a IA de forma segura e responsável.
Monitorar e relatar a conformidade.
Automatize os relatórios de conformidade para remediar rapidamente os riscos.
Independentemente de onde os dados estejam armazenados—na nuvem, em ambientes locais ou híbridos—ou seja, independentemente do tipo de dado, as organizações precisam de uma maneira consistente e automatizada de classificar, etiquetar e aplicar políticas aos dados com base em sensibilidade, risco, localização e outros fatores. Elas também devem definir políticas relativas à movimentação e conformidade de dados para monitorar a transferência, o uso indevido e as violações de políticas.
A inteligência artificial avançada e o aprendizado de máquina da BigID permitem a descoberta abrangente de dados em escala — tanto na nuvem quanto em infraestruturas locais — fornecendo contexto aos dados, possibilitando que as organizações atualizem e aprimorem continuamente suas políticas para se adaptarem às necessidades e regulamentações de negócios em constante evolução.
A BigID ajuda a reduzir o risco baseado em políticas com fluxos de trabalho de remediação de dados que auxiliam no gerenciamento e na tomada de medidas em relação ao risco, de acordo com as políticas da empresa, além de trilhas de auditoria e relatórios para integração em avaliações de risco personalizadas.
Ferramentas de geração de relatórios com inteligência artificial, como o BigID, também podem gerar relatórios de conformidade personalizados, reduzindo o tempo e o esforço necessários para a coleta e análise manual de dados. Ao otimizar os processos de conformidade, as organizações podem economizar tempo e recursos. Qualquer política bem implementada aumenta a eficiência operacional e melhora a conformidade.
Como incorporar a IA à sua estratégia de privacidade
À medida que a IA revoluciona as operações das organizações, os CPOs têm uma oportunidade única de aproveitar as tecnologias de IA para aprimorar os esforços de conformidade e fortalecer as práticas de proteção de dados. Ao adotar soluções baseadas em IA para avaliações de privacidade de dados, monitoramento de conformidade e aprimoramento da segurança, os CPOs podem navegar com eficácia pelas complexidades da conformidade regulatória, mitigando riscos e protegendo os direitos de privacidade dos indivíduos.
Aproveite soluções como BigID que adotam uma abordagem de privacidade desde a concepção para automatizar processos manuais, melhorar a precisão e a aplicabilidade, e aplicar IA e ML para filtrar o ruído, aprimorar o gerenciamento de riscos, viabilizar uma estratégia robusta de privacidade de dados e alcançar a conformidade.
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