Безпека та конфіденційність даних в епоху штучного інтелекту: погляд з точки зору Стенфордської білої книги

‍

Оскільки організації все частіше впроваджують рішення на основі штучного інтелекту для підвищення ефективності та інновацій, питання безпеки та конфіденційності даних стають першочерговим пріоритетом. Як підкреслюється в резюме Стенфордської доповіді "Конфіденційність і захист даних в епоху штучного інтелекту" (2023), "дані є основою всіх систем штучного інтелекту" і "розвиток штучного інтелекту продовжуватиме збільшувати голод розробників на навчальні дані, підживлюючи ще більшу гонку за отриманням даних, ніж ми спостерігали в минулі десятиліття". Хоча ШІ відкриває величезні можливості, він також створює унікальні виклики, які вимагають фундаментального перегляду наших підходів до захисту даних. У цій статті розглядаються ключові міркування щодо безпеки та конфіденційності для організацій, які впроваджують системи штучного інтелекту, а також надаються практичні рекомендації щодо захисту конфіденційних даних протягом усього життєвого циклу ШІ.

‍

Розуміння ландшафту безпеки та конфіденційності штучного інтелекту

Як зазначено в Главі 2 Стенфордської білої книги "Захист даних і конфіденційність: ключові концепції та регуляторний ландшафт", управління даними в епоху ШІ вимагає підходу, що враховує взаємопов'язані аспекти, які виходять за рамки простої технічної безпеки. Згідно з резюме, є три ключові пропозиції щодо зменшення ризиків для конфіденційності даних, пов'язаних з розвитком і впровадженням ШІ:

1. Денормалізація збору даних за замовчуванням, перехід від системи opt-out до opt-in
2. Зосередьтеся на ланцюжку постачання даних ШІ, щоб покращити конфіденційність і захист даних
3. Зміна підходів до створення та управління персональними даними, підтримка розвитку нових механізмів управління

Ці аспекти вимагають особливих підходів, які виходять за рамки традиційних практик ІТ-безпеки.

Переосмислення збору даних в епоху штучного інтелекту

Як чітко зазначено в Стенфордській білій книзі, "збір значною мірою необмежених даних створює унікальні ризики для приватного життя, які виходять за межі індивідуального рівня - у сукупності вони завдають шкоди суспільству, яку неможливо усунути лише через реалізацію індивідуальних прав на дані". Це одне з найважливіших спостережень звіту, яке закликає до фундаментального переосмислення наших стратегій захисту даних.

Денормалізуйте збір даних за замовчуванням

Цитуючи безпосередньо першу пропозицію Стенфордського резюме:

• Перехід від відмови до згоди: "Денормалізувати збір даних за замовчуванням, перейшовши від моделі відмови до моделі згоди. Збирачі даних повинні сприяти справжній мінімізації даних за допомогою стратегій "конфіденційності за замовчуванням" та впроваджувати технічні стандарти та інфраструктуру для ефективних механізмів надання згоди".
• Ефективна мінімізація даних: Впровадити "конфіденційність за замовчуванням", збираючи лише ті дані, які є суворо необхідними для конкретного випадку використання, як це рекомендовано в главі 3 білої книги "Провокації та прогнози".
• Змістовні механізми згоди: Впровадити технічні стандарти та інфраструктуру, які дозволять отримувати дійсно інформовану та детальну згоду

‍

Рекомендація щодо впровадження: Впровадити систему класифікації даних, яка автоматично маркує чутливі елементи та застосовує відповідні засоби контролю відповідно до рівня чутливості, із заздалегідь визначеними параметрами відмови від збору даних.

‍

‍

Підвищення прозорості ланцюжка даних для ШІ

Згідно з другою пропозицією Стенфордського резюме, прозорість і підзвітність по всьому ланцюжку передачі даних є фундаментальними для будь-якої регуляторної системи, що регулює конфіденційність даних.

Зосередьтеся на ланцюжку даних ШІ

У Білій книзі чітко зазначено, що необхідно "зосередитися на ланцюжку постачання даних ШІ, щоб поліпшити конфіденційність і захист даних. Забезпечення прозорості та підзвітності набору даних протягом усього життєвого циклу має бути метою будь-якої регуляторної системи, що займається питаннями конфіденційності даних". Це означає, що

• Повна простежуваність: Ведення детальних записів про джерела даних, перетворення та використання
• Прозорість наборів даних: Забезпечити прозорість складу і походження даних, що використовуються в моделях, особливо в світлі занепокоєння, висловленого в главі 2 щодо генеративних систем ШІ.
• Регулярні аудити: Проведення незалежних аудитів процесів збору та використання даних

Рекомендація до виконання: Впровадити систему походження даних, яка документує весь життєвий цикл даних, що використовуються в навчанні та роботі систем ШІ.

Зміна підходу до створення та управління даними

Третя пропозиція Стенфордського резюме говорить про необхідність "змінити підхід до створення та управління персональними даними". Як повідомляється в документі, "політики повинні підтримувати розвиток нових механізмів управління та технічної інфраструктури (наприклад, брокерів даних та інфраструктури авторизації даних) для підтримки та автоматизації реалізації індивідуальних прав та уподобань щодо даних".

Нові механізми управління даними

• Посередники даних: Підтримувати розвиток суб'єктів, які можуть діяти як довірені особи від імені фізичних осіб, як це прямо пропонується в Білій книзі
• Інфраструктури авторизації даних: Створення систем, які дозволяють людям висловлювати свої побажання щодо використання їхніх даних
• Автоматизація індивідуальних прав: Розробити механізми, які автоматизують реалізацію індивідуальних прав на дані, визнаючи, як підкреслювалося в Розділі 3, що самих лише індивідуальних прав недостатньо.

Рекомендація до виконання: Прийняти або сприяти розробці відкритих стандартів для авторизації даних, які уможливлять інтероперабельність між різними системами та послугами.

Захист моделей штучного інтелекту

Самі моделі штучного інтелекту потребують особливого захисту:

• Безпека моделей: захист цілісності та конфіденційності моделей за допомогою шифрування та контролю доступу
• Безпечне розгортання: Використовуйте контейнеризацію та підписання коду, щоб гарантувати цілісність моделі
• Безперервний моніторинг: Впровадити системи моніторингу для виявлення несанкціонованого доступу або аномальної поведінки

Рекомендація щодо впровадження: Створити "ворота безпеки" в конвеєрі розробки, які вимагатимуть перевірки безпеки та конфіденційності до того, як моделі будуть запущені у виробництво.

Захист від атак супротивника

ШІ-системи стикаються з унікальними векторами атак:

• Отруєння даних: Запобігання маніпуляціям з навчальними даними
• Вилучення конфіденційної інформації: захист від методів, які можуть вилучати навчальні дані з відповідей моделі
• Висновок про приналежність: запобігання визначенню приналежності певних даних до навчального набору даних

Рекомендація до впровадження: Впровадити методи навчання супротивника, які спеціально піддають моделі потенційним векторам атаки під час розробки.

Галузеві особливості

Вимоги до конфіденційності та безпеки суттєво відрізняються в різних секторах:

Охорона здоров'я

• Відповідність HIPAA для захищеної медичної інформації
• Спеціальний захист геномних та біометричних даних
• Баланс між корисністю досліджень та захистом приватності

Фінансові послуги

• Вимоги PCI DSS до платіжної інформації
• Міркування щодо дотримання вимог з протидії відмиванню грошей (AML)
• Керування конфіденційними даними клієнтів із застосуванням диференційованих підходів до конфіденційності

Державний сектор

• Положення про захист персональних даних громадян
• Прозорість в алгоритмічних процесах прийняття рішень
• Дотримання місцевих, національних та міжнародних норм щодо захисту персональних даних

Практичні рамки реалізації

Впровадження комплексного підходу до конфіденційності та безпеки даних в ШІ вимагає:

1. Конфіденційність і безпека за задумом
   • Врахування міркувань конфіденційності на ранній стадії розробки
   • Проведення оцінки впливу на конфіденційність для кожного випадку використання НА
2. Інтегроване управління даними
   • Узгодження управління ШІ з більш широкими ініціативами з управління даними
   • Застосовуйте послідовний контроль у всіх системах обробки даних
3. Постійний моніторинг
   • Здійснювати постійний моніторинг дотримання конфіденційності
   • Встановлення основних метрик для виявлення аномалій
4. Регуляторне узгодження
   • Забезпечення відповідності існуючим та новим нормативно-правовим актам
   • Документування заходів щодо забезпечення конфіденційності для регуляторних перевірок

Тематичне дослідження: Впровадження у фінансових установах

Міжнародна фінансова установа впровадила систему виявлення шахрайства на основі штучного інтелекту з багаторівневим підходом:

• Рівень конфіденційності даних: Токенізація конфіденційної інформації клієнта перед обробкою
• Управління згодою: деталізована система, що дозволяє клієнтам контролювати, які дані можуть бути використані і для яких цілей
• Прозорість: інформаційна панель для клієнтів, яка показує, як їхні дані використовуються в системах штучного інтелекту
• Моніторинг: постійний аналіз вхідних даних, результатів і показників ефективності для виявлення потенційних порушень конфіденційності

Висновок

Як чітко зазначено в резюме Стенфордської білої книги, "хоча існуюче і пропоноване законодавство про конфіденційність, засноване на всесвітньо прийнятих принципах добросовісної інформаційної практики (FIP), неявно регулює розвиток ШІ, його недостатньо для вирішення проблеми гонки за отриманням даних і пов'язаної з цим індивідуальної та системної шкоди для приватності". Більше того, "навіть законодавство, яке містить чіткі положення про алгоритмічне прийняття рішень та інші форми ШІ, не передбачає заходів з управління даними, необхідних для повноцінного регулювання даних, що використовуються в системах ШІ".

В епоху штучного інтелекту захист даних і конфіденційність більше не можуть вважатися другорядними. Організації повинні дотримуватися трьох ключових рекомендацій білої книги:

1. Перехід від моделі невибіркового збору даних до моделі, що базується на свідомій згоді
2. Забезпечення прозорості та підзвітності по всьому ланцюжку передачі даних
3. Підтримувати нові механізми управління, які дають людям більше контролю над їхніми даними

‍

Впровадження цих рекомендацій означає фундаментальну трансформацію в тому, як ми сприймаємо дані та керуємо ними в екосистемі штучного інтелекту. Як показує аналіз Стенфордської білої книги, поточні практики збору та використання даних є нестійкими і ризикують підірвати довіру громадськості до систем штучного інтелекту, створюючи при цьому системні вразливості, які виходять далеко за межі окремих індивідів.

‍

Регуляторний ландшафт вже змінюється у відповідь на ці виклики, про що свідчать зростаючі міжнародні дискусії про необхідність регулювання не лише результатів ШІ, а й процесів збору даних, які живлять ці системи. Однак простого дотримання нормативних вимог недостатньо.

‍

Організації, які застосовують етичний і прозорий підхід до управління даними, матимуть кращі позиції в цьому новому середовищі, отримавши конкурентну перевагу завдяки довірі користувачів і більшій операційній стійкості. Завдання полягає в тому, щоб збалансувати технологічні інновації з соціальною відповідальністю, визнаючи, що справжня стійкість ШІ залежить від його здатності поважати і захищати фундаментальні права людей, яким він служить.