Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ) сегодня повсюду. Просто загляните в свой почтовый ящик. ИИ, вероятно, фильтрует спам и нежелательные письма, предлагая, что из развлечений или товаров вам могло бы понравиться. Ваши любимые компании, скорее всего, используют МЛ для мониторинга и оптимизации своих операций, чтобы снизить затраты.
Конкуренция за данные и удобство
Оба, ИИ и МЛ, работают на данных. А данных нужно много, в том числе и о людях. Эти данные создают невероятное удобство как для людей, так и для компаний. Однако растущие потребности в данных также приводят к увеличению обеспокоенности по поводу конфиденциальности и безопасности данных.
Удобные и долговременные применения ИИ и МЛ могут опережать защиту конфиденциальности и безопасности. Это ставит компании и отрасли под угрозу и может привести к потере доверия, судебным разбирательствам и мерам правоприменения в случае неправильного использования данных. Как и другие технологии, у ИИ могут появиться критики, и новые применения и распространение технологий ИИ могут создать большую вероятность доступа к данным недобросовестными игроками с дурными намерениями.
Сотрудничество для повышения безопасности: роль технологий в защите конфиденциальности
Большое изменение в области конфиденциальности данных заключается в растущей двойной роли технологий. Ранее технологии были сосредоточены на чем-то одном: либо использовали данные, либо защищали их. Теперь они должны делать и то, и другое, обеспечивая удобство.
Здесь автоматизация на основе ИИ может дополнить защиту конфиденциальности данных и помочь организациям улучшить их защиту. Другие технические инновации, такие как гомоморфное шифрование, дифференциальная конфиденциальность и федеративное обучение, также имеют потенциал для значительных улучшений в области конфиденциальности.
Технологии могут позволить сосуществовать конфиденциальности и удобству
Ваши личные данные имеют ценность. Многие организации готовы заплатить немалые деньги за ваши данные (и не все из них имеют в виду ваши интересы). Решение о том, какие данные и в каком объеме делиться, сделали нас мастерами шахмат, играющими в долгую партию.
С учетом того, что технологии, работающие на данных, такие как ИИ и МЛ, становятся мейнстримом, ответственные за данные клиентов теперь имеют двойные обязательства. Они должны интегрировать конфиденциальность и безопасность в продукты и процессы, одновременно сохраняя эти данные доступными и полезными.
Действуйте по этой тройной задаче безопасности данных
Организациям, которые хотят улучшить свою защиту конфиденциальности данных, рекомендуется предпринять три действия:
- Во-первых, разработать устойчивую, основанную на принципах структуру для соблюдения конфиденциальности.
- Во-вторых, знать свои данные и то, как они используются.
- В-третьих, установить цель путем проектирования конфиденциальности, чтобы интегрировать защиту конфиденциальности и безопасности в продукты и услуги, которые ваша организация использует и продает на рынке.
Это может быть так же просто, как один, два, три. Для помощи рекомендуется воспользоваться следующими ресурсами для получения дополнительной информации:
- Возьмите контроль над своими данными: каждый январь Национальный альянс кибербезопасности отмечает Неделю конфиденциальности данных, чтобы побудить людей к действиям.
- Посетите Lumen Trust Center, чтобы узнать больше о нашем подходе к конфиденциальности, безопасности, прозрачности и другим темам.
==> Хотите узнать про автоматизации на n8n? — Здесь основные курсы n8n, вы научитесь автоматизировать бизнес-процессы! <==
