Конфиденциальность данных

Конфиденциальность данных в контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ)- это принципы, политики и процедуры, регулирующие работу с персональными данными. Она направлена на обеспечение того, чтобы сбор, использование, хранение и обмен информацией о человеке осуществлялись с соблюдением этических норм и в соответствии с его правами и ожиданиями. Поскольку системы искусственного интеллекта, включая модели глубокого обучения, все чаще опираются на огромные объемы обучающих данных, защита конфиденциальности стала краеугольным камнем ответственной разработки ИИ. Эффективная защита конфиденциальности данных имеет решающее значение для укрепления доверия пользователей и соблюдения глобальных норм.

Основные принципы конфиденциальности данных

Конфиденциальность данных определяется несколькими основополагающими принципами, которые диктуют, как следует управлять персональными данными на протяжении всего жизненного цикла MLOps. Эти принципы, часто кодифицированные в таких законах, как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), включают:

• Ограничение цели: Данные должны собираться только для определенных, явных и законных целей и не должны обрабатываться в дальнейшем способом, несовместимым с этими целями.
• Минимизация данных: Организации должны собирать и обрабатывать только те данные, которые абсолютно необходимы для достижения заявленной цели.
• Согласие и прозрачность: Люди должны быть четко проинформированы о том, какие данные собираются и как они будут использоваться, и должны дать явное согласие.
• Индивидуальные права: Пользователи имеют право на доступ, исправление и удаление своих личных данных.
• Подотчетность: Организации несут ответственность за демонстрацию соблюдения принципов конфиденциальности. Такие группы, как Electronic Frontier Foundation (EFF), отстаивают эти права.

Конфиденциальность данных в сравнении с безопасностью данных

Важно отличать конфиденциальность данных от смежной концепции безопасности данных.

• Конфиденциальность данных: В центре внимания - правила и права личности, касающиеся сбора и использования персональных данных. Здесь рассматриваются вопросы о том , что, почему и как правильно использовать данные.
• Безопасность данных: Подразумевает технические и организационные меры, применяемые для защиты данных от таких угроз, как взлом или несанкционированный доступ. Например, шифрование, брандмауэры и контроль доступа.

Несмотря на различие, эти два понятия взаимозависимы. Надежные меры безопасности данных являются необходимым условием для обеспечения конфиденциальности данных. Такие рамочные программы, как NIST Privacy Framework, содержат рекомендации по интеграции обеих мер.

Методы повышения конфиденциальности (PET) в искусственном интеллекте

Для снижения рисков конфиденциальности в ИИ разработчики используют различные технологии повышения конфиденциальности(PET). Эти методы позволяют извлекать из данных ценные сведения и при этом минимизировать раскрытие конфиденциальной информации. К основным методам относятся:

• Анонимизация и псевдонимизация: Эти процессы подразумевают удаление или замену персонально идентифицируемой информации (PII) из набора данных. Анонимизация данных делает невозможной повторную идентификацию людей, что очень важно при подготовке наборов данных для публичного выпуска или обучения моделей.
• Дифференциальная конфиденциальность: Это математическая основа для добавления статистического шума к результатам набора данных. Она гарантирует, что включение или исключение данных отдельного человека не окажет существенного влияния на результат, защищая таким образом частную жизнь, но при этом позволяя проводить точный совокупный анализ. Такие инструменты, как OpenDP и TensorFlow Privacy, помогают реализовать эту технику.
• Федеративное обучение: Децентрализованный подход к обучению, при котором модель ИИ обучается на нескольких локальных устройствах (например, смартфонах), при этом исходные данные никогда не покидают эти устройства. Только обновления модели отправляются на центральный сервер для агрегирования. Этот метод является ключевым в том, как такие компании, как Apple, обучают свои функции ИИ, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей.

Применение в реальном мире

Принципы конфиденциальности данных имеют решающее значение для многих приложений ИИ:

• Здравоохранение: В области ИИ в здравоохранении модели обучаются для решения таких задач, как анализ медицинских изображений для выявления заболеваний. Для соблюдения таких норм, как HIPAA, все данные пациентов должны быть анонимизированы перед использованием для обучения, что обеспечивает защиту конфиденциальности пациентов и позволяет совершать медицинские прорывы.
• Системы персонализированных рекомендаций: Для работы рекомендательных систем компании розничного сектора используют обработку данных на устройствах и объединенное обучение, чтобы понять предпочтения пользователей без сбора конфиденциальной личной информации. Это позволяет создавать индивидуальные предложения, соблюдая при этом конфиденциальность пользователей, как это предусмотрено политикой конфиденциальности Google.

В конечном итоге надежные методы обеспечения конфиденциальности данных - это не только требование закона, но и основополагающая часть этики ИИ. Они помогают предотвратить предвзятость алгоритмов и укрепить доверие пользователей, необходимое для широкого внедрения технологий ИИ. Платформы, подобные Ultralytics HUB, предоставляют инструменты для управления всем жизненным циклом ИИ с учетом этих соображений. Для получения дополнительной информации о лучших практиках вы можете обратиться к ресурсам Международной ассоциации специалистов по защите персональных данных (IAPP).