Hvilke data indsamler AI-assistenter, og hvordan kan du egentlig beskytte dig selv?

La kunstig intelligens Det har sneget sig ind i vores dagligdag og forretningsprocesser med halsbrækkende hast, men vi stopper sjældent op og tænker over, hvilke oplysninger vi videregiver, og hvordan de bruges. Forstå hvilke data AI-assistenter indsamler, og hvordan du beskytter dig selv Det er ikke længere valgfrit: det er et krav for at beskytte enkeltpersoners privatliv og enhver organisations kritiske aktiver.

Udover at øge produktiviteten kan disse værktøjer skabe huller, hvis de ikke administreres ordentligt. I Spanien bruger 40,6 % af store virksomheder og 5,8 % af mikrovirksomheder allerede kunstig intelligensOg denne spredte brug, ofte uden for traditionelle sikkerhedskontroller, øger risikoen for lækager, manglende overholdelse af lovgivningen og omdømmeskade. Det er tid til at bringe orden i dette, omhyggeligt og uden at kvæle innovation.

Hvilke data indsamler AI-assistenter, og hvorfor er det vigtigt?

AI-assistenter og -udvidelser kan registrere meget mere end det, du skriver i en prompt. Nylige akademiske undersøgelser har afdækket praksisser med sporing, profilering og personalisering. der når områder af det digitale liv, som burde forblive private.

En undersøgelse foretaget af University College London (UCL) og Mediterranean University of Reggio Calabria, præsenteret på USENIX-sikkerhedssymposiet i Seattle, analyserede AI-browserudvidelser og fandt, at nogle transmitterede data til deres servere. Søg indhold, data fra bankformularer og sundhed, og endda IP-adressenDe viste også evnen til at udlede attributter som alder, køn, indkomst eller interesser for at personliggøre svar mellem sessioner; i testene var det kun Perplexity, der ikke viste denne profilering.

Denne dybe adgang betyder, at udover det, du eksplicit indtaster, Systemer kan udlede træk og præferencer fra dine interaktionerOg det er, i hænderne på tredjeparter eller angribere efter en hændelse, det rene guld til manipulation, svindel eller identitetstyveri.

• Typer af indhentede data Hyppigst: forespørgsler og besøgte sider, webformularer (økonomiske eller sundhedsmæssige), netværksmetadata (IP, enhed, omtrentlig placering), browsermønstre og interaktionstider.
• Udledte oplysninger: demografiske segmenter, interesser, købsvaner og risici udledt gennem maskinlæring om adfærd.

Ud over browseren bliver tingene komplicerede med samtaleassistenter og agenter, der handler på dine vegne. Disse modeller kræver brugerkontekst for at være nyttige.Og det er her, vi skal træde meget forsigtigt mellem nytteværdi og privatliv.

Risici ved forkert datahåndtering med AI

Den ukontrollerede brug af AI-assistenter i en virksomhed kan have sine konsekvenser. De tilknyttede risici spænder fra lækager af hemmeligheder til bøder på flere millioner dollars.og påvirker direkte konkurrenceevnen.

1. Afsløring af fortrolige oplysningerintroducere kontrakter, kodeks, strategi eller interne dokumenter (f.eks. slet metadata og kommentarer) i værktøj uden garantier kan medføre, at de opbevares, behandles eller genbruges af tredjeparter.
2. Manglende overholdelse af lovgivningenI henhold til GDPR medfører deling af personoplysninger uden et retsgrundlag, følsomme oplysninger uden sikkerhedsforanstaltninger eller overførsel af disse oplysninger uden for EU på en usikker måde alvorlige sanktioner.
3. Mistet af kontrolNår data kommer ind i tredjepartssystemer, bliver revision eller håndtering af juridiske krav komplekst, hvilket skaber gnidninger for dine egne sikkerhedspolitikker.
4. Lækager og brudIkke alle platforme garanterer dataisolering; utilsigtede lækager til andre brugere eller udviklere er en reel risiko.
5. OmdømmeskadeEn enkelt hændelse med datamisbrug kan skade kunders, partneres og medarbejderes tillid i årevis.

GDPR kræver, at organisationer garantere privatlivets fred, underrette brud og sikre grænseoverskridende overførslerManglende overholdelse kan resultere i bøder på op til 20 millioner euro eller 4% af den årlige omsætning, hvilket ikke ligefrem er lommepenge.

Problemet forværres af store sprogmodeller (LLM): Dette er nyere systemer, og de passer ikke altid ind i den traditionelle sikkerhedsarkitektur. og dens implementering "ad bagdøren" af medarbejderne komplicerer kontrollen.

Regler og principper: indbygget privatliv, gennemsigtighed og rettigheder

For at bruge AI uden overraskelser, skal du overholde reglerne og frem for alt designe den intelligent. Indbygget privatliv, gennemsigtighed og informeret samtykke De er fundamentet for enhver ansvarlig implementering.

I henhold til GDPR skal virksomheder minimer data, definer formål og aktiver rettigheder såsom adgang, berigtigelse eller sletning. De skal også implementere forholdsmæssige sikkerhedsforanstaltninger, underskrive kontrakter med databehandlere og udføre risikovurderinger (DPIA'er), når det er nødvendigt.

Lignende rammer findes i andre jurisdiktioner. For eksempel CCPA i Californien Det giver forbrugerne ret til adgang til, information og fravalg af datasalg. Og hvis du opererer i Argentina, lov 25.326 Den fastlægger lignende forpligtelser vedrørende gennemsigtighed, samtykke og retten til at blive glemt.

Ud over loven er den etiske dimension vigtig. Auditerbare algoritmer, biasreduktion og klar ansvarlighed De forebygger diskrimination og styrker tilliden, især inden for sundhedsvæsenet, bankvæsenet og retsvæsenet.

Hvad gør de store platforme, og hvordan kan man konfigurere dem?

I assistentens økosystem sker der ændringer dagligt, og det er en god idé at gennemgå privatlivsindstillingerne. GoogleFor eksempel har den introduceret muligheder som "Midlertidig samtale" i Gemini for at begrænse brugen af ​​nylige forespørgsler, forhindre fremtidige tilpasninger eller træne modeller med dine interaktioner.

Virksomheden anerkender, at når den bruger aktivitet til at forbedre tjenester, Menneskeligt personale og eksterne leverandører kan være involveret. med samtaler, der ikke er linket til kontoen. Hvis du derfor ikke ønsker, at dine bidrag skal bruges, skal du deaktivere "Gem aktivitet", administrere, hvad du gemmer, og slette det med jævne mellemrum.

Inden for beskeder, WhatsApp Det indikerer, at personlige chats med familie og venner er utilgængelige.For at tale med deres AI skal du aktivt starte samtalen, og de linker ikke din WhatsApp til den. Facebook o InstagramDe advarer dog: alt, hvad du sender til AI'en, kan bruges til at give dig svar, så det er bedst ikke at dele oplysninger, du ikke ønsker, at de skal kende.

Der var også debat med opbevaring af filer: en ændring i WeTransfers vilkår førte til en krystalklar afklaring af, at Indholdet forbliver brugerens ejendom; det bruges ikke til at træne AI-modeller og sælges heller ikke til tredjeparter., opretholdelse af overholdelse af GDPR.

Praktiske foranstaltninger for virksomheder: politikker, kontroller og teknologi

Der er ingen magi: databeskyttelse i AI opnås ved at kombinere organisation, teknologi og kultur. Disse tiltag reducerer risikoen drastisk uden at hæmme produktiviteten.

Det grundlæggende, der virker

• Klar intern politik: hvilke værktøjer er tilladte, hvilke data kan bruges, hvilke fremgangsmåder er forbudte, og hvilke valideringer hver use case kræver.
• Træning og bevidsthedat alle forstår, hvordan AI fungerer, dens begrænsninger, og hvad der aldrig bør deles i disse systemer.
• Adgangskontrol og segmenteringTilladelser efter rolle, færrest privilegier og adskillelse af miljøer for at undgå unødvendig eksponering.
• Overvågning og revision: værktøjsbeholdning, logs af aktivitet, anomalidetektion og periodiske gennemgange.
• Leverandør med garantierEvaluer overholdelse af regler, konfigurationsmuligheder, dataopbevaring og brug til træning.
• DLP (forebyggelse af datatab)Løsninger, der blokerer lækage af følsomme oplysninger til uautoriserede platforme uden at forsinke arbejdsgange.

Ud over ovenstående er det tilrådeligt at beskytte dataene under overførsel og i lagring. End-to-end-kryptering, sikkerhedsrevisioner og sikker udvikling De skal være rutine, ikke undtagelsen.

Teknikker til privatliv og modstandsdygtighed

• Anonymisering og pseudonymiseringFjern identifikatorer eller erstat dem med pseudonymer for at mindske risikoen for genidentifikation.
• K-anonymitet og L-diversitetgeneraliser felter (f.eks. alder i intervaller, afkortede postnumre) og sørg for diversitet i følsomme attributter efter gruppe.
• PPRL (Privatlivsbevarende Optegnelseskobling): sammenkobling af poster mellem organisationer uden at eksponere identificerende data ved hjælp af kryptografiske teknikker.
• Syntetiske dataGenerer kunstige sæt (f.eks. med GAN'er) til træning uden at røre ved reelle personlige oplysninger.

Og når man ser mod den nyeste teknologi, dukker der kraftfulde værktøjer op. Homomorf kryptering, differentiel privatliv, AI til cybersikkerhed og uforanderlige poster med blockchain Disse er allerede reelle muligheder for at hæve beskyttelsesniveauet.

Tekniske trusler mod AI, som du bør kende til

Angriberne har også gjort deres hjemmearbejde. Der findes specifikke teknikker til at manipulere modeller, stjæle information eller undgå forsvar. det burde være på din radar.

• DataforgiftningIntroduktion af ondsindede eksempler i træningen for at påvirke modellen og forringe dens nøjagtighed.
• Modelinvestering: afhøring af et system for at udlede mønstre fra træningssættet, med risiko for fortrolige data.
• Modstanderangreb: subtilt modificerede input, der forårsager grove fejl (f.eks. et STOP-skilt klassificeret som en hastighedsgrænse).
• Automatiseret malwareAI-drevet ondsindet kode (som DeepLocker-konceptet), der skjuler sin nyttelast, indtil den identificerer offeret.

For at afbøde dem er det ikke nok blot at "sætte en firewall op". Algoritmisk robusthed, strenge inputvalideringer og aktiv overvågning er nødvendig. af modellens adfærd.

Sådan beskytter du AI-modeller gennem hele deres livscyklus

Sikkerhed starter ikke i produktion: den designes i dataforskerens notesbog. Beskyt træning og drift med kontroller, der er skræddersyet til hver fase.

Under uddannelsen

• Isolerede og kontrollerede miljøermed minimal adgang, administrerede hemmeligheder og fuld sporbarhed.
• Datavalidering og rengøring: detektion af outliers, desinficering og verifikation af oprindelse for at afskære forgiftning ved roden.
• Modellens robusthed: legalisering, krydsvalidering og modstandertræning for at forbedre modstandsdygtigheden over for fjendtlige input.

Hvis du arbejder i skyen, skal du kræve indbyggede sikkerhedsfunktioner. Segmenter netværk, krypter som standard, og håndhæv identitets- og adgangskontroller (IAM) i overensstemmelse med jeres politikker.

I produktion

• Godkendelse og kryptering Punkt-til-punkt-modelkald med end-to-end integritetskontrol.
• Inputvalidering/rensning for at undgå uventede injektioner og formater, før modellen når frem.
• Anomali detektion i realtid (anomale indgangs- eller udgangsmønstre, mistænkelige stigninger, upålidelige IP-adresser).

På dette område hjælper moderne sikkerhedsplatforme. EDR/XDR-løsninger som SentinelOne bringer adfærdsbaseret AI, automatiseret respons og beskyttelse mod cloudbelastningnyttigt til at reducere eksponeringsvinduet og inddæmme hændelser, der påvirker data eller AI-systemer.

Privatliv i samtalebaseret AI: gennemsigtighed, samtykke og minimering

Hvis du implementerer en chatbot, er der klare forpligtelser. Brugeren skal informeres om, at de interagerer med en AI.Forklar hvilke data der indsamles, til hvilke formål og hvor længe, ​​og indhent samtykke, hvor det er nødvendigt.

Design dit system til kun at indsamle det essentielle. Dataminimering og anonymisering af samtaler De reducerer virkningen af ​​et potentielt brud og letter compliance-byrderne.

Derudover implementerer den brugerrettigheder operationelt: adgang, berigtigelse og sletning ("retten til at blive glemt"), med processer til at finde og slette personlige oplysninger i registre og logfiler.

Markedet tilbyder løsninger med fokus på kontrol og sikkerhed. Nogle konversationsbaserede AI-platforme er kun trænet på reel forretningsinformation og tilbyder manuel datahåndtering via CRMDenne tilgang undgår massemarkedsføringskampagner, der kan føre til spamblokeringer, og prioriterer interaktion af høj kvalitet frem for kvantitet. Den er i overensstemmelse med principperne om privatliv gennem design og opbygning af tillid.

Personligt privatliv, muligheder og stifternes rolle

AI skaber ikke kun risici; den kan også styrke mennesker. Dataportabilitetsværktøjer og personlige assistenter At give brugeren kontrol åbner døren til et sundere økosystem.

For iværksættere og startups er udfordringen dobbelt: at innovere og at beskytte. Integrer privacy by design fra første sprint, uddan dine brugere, og evaluer etisk interoperabilitet. og deltage i fællesskaber, der fremmer ansvarlig AI. At være gennemsigtig i dag er en konkurrencefordel i morgen.

Hvor er AI på vej hen: selvforbedring, syntetiske data og nye risici

Store tech-virksomheder undersøger, hvordan de kan skalere uden at opsluge personlige data. AI's "selvforbedring" (bedre hardware, selvprogrammering og træning genereret af selve AI'en) Det lover at accelerere ydeevnen uden at være så afhængig af menneskelige data.

Vi ser dette med kodningsassistance (f.eks. specifikke programmeringsværktøjer) og AI-styret processoroptimering. Generering af syntetiske data Det ses som en måde at overvinde flaskehalsen i reelle data; ideen er, at modellen producerer kunstige oplevelser, der er nyttige for dens egen læring.

Der er endda fremvoksende tilgange, hvor agenter, der omskriver deres egen kode De forfiner deres præstationer, mens de løser opgaver, hvilket øger fremskridt ... og også kontrollerer dilemmaer.

Vi bør ikke være naive: Eksperter advarer om, at Disse kapaciteter kan muliggøre cyberangreb, våbendesign eller manipulation i stor skala. hvis de ikke styres strengt. I mellemtiden er beredskabsdataene lunkne: en Accenture-undersøgelse afspejler, at 95% af spanske organisationer er ikke forberedte på at beskytte systemer og AIOg 84 % på landsplan (77 % globalt) mangler essentielle praksisser for cloudmodeller, data og infrastruktur. Cybersikkerhed, minder de os om, kan ikke være en sidste udvej: det skal indbygges fra designfasen.

Avanceret strategi: styring, compliance og løbende beredskab

For at opretholde indsatsen i El tiempoDu har brug for en ramme. Datastyring, IAM-kontroller, risikovurdering og kontinuitetsplaner De skal orkestreres i sammenhæng med modellens livscyklus.

• Sikkerhedsrammedynamiske politikker, AI-aktivkatalog, dataklassificering og klare ansvarsområder.
• Kontinuerlig overvågningaudits, penetrationstest og opdatering af modeller og afhængigheder.
• uddannelse af tekniske og forretningsmæssige teams om AI-specifikke trusler og bedste praksis.
• samarbejde med den akademiske verden, myndigheder og industrien for at dele viden og hæve standarder.

Investering i forskning og udvikling gør også en forskel. Udforsk nye sikkerhedsteknikker og forbedre dataudvikling Det hjælper dig med at være et skridt foran angribere og overholde udviklende frameworks.

Alt dette koger ned til én simpel idé: Ja, du kan udnytte potentialet i AI uden at give dine oplysninger væk.Med klare regler, korrekt platformkonfiguration, robuste tekniske kontroller og en kultur præget af indbygget privatlivsbeskyttelse er det muligt at opnå produktivitet, samtidig med at personoplysninger, forretningshemmeligheder og kritisk viden opbevares under lås og slå.

relateret artikel:

Sådan bruger du Microsoft Purview: En omfattende guide til beskyttelse og styring af dine data

Isaac

Passioneret forfatter om bytes-verdenen og teknologien generelt. Jeg elsker at dele min viden gennem skrivning, og det er det, jeg vil gøre i denne blog, vise dig alle de mest interessante ting om gadgets, software, hardware, teknologiske trends og mere. Mit mål er at hjælpe dig med at navigere i den digitale verden på en enkel og underholdende måde.