Datasäkerhet och integritet i AI:s tidsålder: Ett perspektiv som bygger på Stanfords vitbok

‍

I takt med att organisationer i allt högre grad använder lösningar med artificiell intelligens för att öka effektiviteten och innovationen har datasäkerhet och integritetsfrågor fått högsta prioritet. Som framgår av sammanfattningen av Stanfords vitbok om dataintegritet och dataskydd i AI-åldern (2023) är "data grunden för alla AI-system" och "utvecklingen av AI kommer att fortsätta att öka utvecklarnas hunger efter träningsdata, vilket leder till en ännu större kapplöpning för att skaffa data än vi har sett under tidigare decennier". AI erbjuder enorma möjligheter, men medför också unika utmaningar som kräver en grundläggande omprövning av våra metoder för dataskydd. Den här artikeln tar upp de viktigaste säkerhets- och integritetsaspekterna för organisationer som implementerar AI-system och ger praktisk vägledning för att skydda känsliga uppgifter under hela AI-livscykeln.

‍

Förståelse för säkerhets- och integritetsaspekterna av artificiell intelligens

Som påpekas i kapitel 2 i Stanfords vitbok med titeln "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape" kräver datahantering i AI-åldern ett tillvägagångssätt som beaktar sammanhängande dimensioner som går utöver enbart teknisk säkerhet. Enligt sammanfattningen finns det tre viktiga förslag för att minska de risker för dataskydd som utvecklingen och användningen av AI medför:

1. Denormalisering av standardiserad datainsamling, övergång från opt-out- till opt-in-system
2. Fokusera på leveranskedjan för AI-data för att förbättra integriteten och dataskyddet
3. Förändrade synsätt på skapande och hantering av personuppgifter, stöd till utveckling av nya styrmekanismer

Dessa dimensioner kräver särskilda tillvägagångssätt som går utöver traditionella IT-säkerhetsrutiner.

Ompröva datainsamling i AI:s tidsålder

I Stanfords vitbok står det uttryckligen att "insamlingen av i stort sett obegränsade uppgifter medför unika integritetsrisker som sträcker sig längre än till individnivå - de utgör sammantaget samhälleliga skador som inte kan åtgärdas enbart genom utövandet av individuella datarättigheter". Detta är en av de viktigaste iakttagelserna i sammanfattningen och kräver en grundläggande omprövning av våra strategier för dataskydd.

Avnormalisera standardiserad datainsamling

Citat direkt från det första förslaget i Stanfords sammanfattning:

• Att gå från opt-out till opt-in: "Denormalisera standardiserad datainsamling genom att gå från opt-out till opt-in-modeller. Datainsamlare måste underlätta verklig dataminimering genom strategier för "privacy by default" och anta tekniska standarder och infrastruktur för meningsfulla samtyckesmekanismer."
• Effektiv uppgiftsminimering: Implementera "privacy by default" genom att endast samla in de uppgifter som är absolut nödvändiga för det specifika användningsfallet, i enlighet med rekommendationerna i kapitel 3 i vitboken "Provocations and Predictions
• Meningsfulla mekanismer för samtycke: Anta tekniska standarder och infrastruktur som möjliggör verkligt informerat och detaljerat samtycke

‍

Rekommendation för implementering: Implementera ett dataklassificeringssystem som automatiskt märker känsliga objekt och tillämpar lämpliga kontroller beroende på känslighetsnivån, med fördefinierade inställningar för att inte samla in data.

‍

‍

Förbättra insynen i datakedjan för AI

Enligt det andra förslaget i Stanfords sammanfattning är transparens och ansvarsutkrävande längs hela datakedjan grundläggande för alla regelsystem som behandlar datasekretess.

Fokus på AI-datakedjan

I vitboken anges tydligt att det är nödvändigt att "fokusera på leveranskedjan för AI-data för att förbättra integriteten och dataskyddet. Att säkerställa transparens och ansvarighet för datasetet under hela livscykeln måste vara ett mål för alla regelsystem som behandlar datasekretess." Detta innebär följande:

• Full spårbarhet: Detaljerade register över datakällor, omvandlingar och användningsområden
• Insyn i dataset: Säkerställa insyn i sammansättningen och ursprunget för data som används i modeller, särskilt mot bakgrund av de farhågor som tas upp i kapitel 2 om generativa AI-system
• Regelbundna revisioner: Utföra oberoende revisioner av processer för datainsamling och dataanvändning

Rekommendation för implementering: Implementera ett system för dataförsörjning som dokumenterar hela livscykeln för data som används vid utbildning och drift av AI-system.

Förändrad inställning till skapande och hantering av data

I det tredje förslaget i Stanfords sammanfattning anges att det finns ett behov av att "ändra inställningen till skapandet och hanteringen av personuppgifter". Enligt rapporten bör "beslutsfattare stödja utvecklingen av nya styrmekanismer och tekniska infrastrukturer (t.ex. datamäklare och infrastrukturer för dataauktorisation) för att stödja och automatisera utövandet av individuella datarättigheter och preferenser".

Nya mekanismer för datastyrning

• Dataförmedlare: Stödja utvecklingen av enheter som kan agera som förvaltare för enskilda personers räkning, vilket uttryckligen föreslås i vitboken
• Infrastrukturer för datatillstånd: Skapa system som gör det möjligt för individer att uttrycka detaljerade preferenser för användningen av deras data
• Automatisering av individuella rättigheter: Utveckla mekanismer som automatiserar utövandet av individuella datarättigheter, med beaktande av, vilket betonas i kapitel 3, att individuella rättigheter i sig inte är tillräckliga

Rekommendation för genomförande: Anta eller bidra till utvecklingen av öppna standarder för dataauktorisation som möjliggör interoperabilitet mellan olika system och tjänster.

Skydd av modeller för artificiell intelligens

AI-modellerna i sig kräver särskilda skyddsåtgärder:

• Modellsäkerhet: Skydda modellernas integritet och sekretess genom kryptering och åtkomstkontroll
• Säker driftsättning: Använd containerisering och kodsignering för att garantera modellintegritet
• Kontinuerlig övervakning: Implementera övervakningssystem för att upptäcka obehörig åtkomst eller onormalt beteende

Rekommendation för genomförande: Upprätta "säkerhetsgrindar" i utvecklingskedjan som kräver validering av säkerhet och integritet innan modellerna går i produktion.

Försvar mot motstående angrepp

AI-system står inför unika attackvektorer:

• Förgiftning av data: Förhindra manipulering av utbildningsdata
• Extrahering av känslig information: skydd mot tekniker som kan extrahera träningsdata från modellsvar
• Membership Inference: Förhindrar fastställandet av specifika datas tillhörighet till träningsdatasetet

Rekommendation för implementering: Implementera tekniker för träning av motståndare som specifikt exponerar modeller för potentiella attackvektorer under utvecklingen.

Sektorspecifika överväganden

Integritets- och säkerhetskraven varierar avsevärt mellan olika sektorer:

Hälso- och sjukvård

• HIPAA-överensstämmelse för skyddad hälsoinformation
• Särskilda skyddsåtgärder för genomiska och biometriska uppgifter
• Balans mellan forskningsnytta och integritetsskydd

Finansiella tjänster

• PCI DSS-krav för betalningsinformation
• Överväganden om efterlevnad av reglerna för bekämpning av penningtvätt (AML)
• Hantering av känsliga kunddata med olika integritetsstrategier

Offentlig sektor

• Föreskrifter om dataskydd för medborgare
• Öppenhet i algoritmiska beslutsprocesser
• Efterlevnad av lokala, nationella och internationella sekretessbestämmelser

Praktiskt ramverk för implementering

Att implementera en övergripande strategi för datasekretess och säkerhet inom AI kräver:

1. Integritet och säkerhet genom design
   • Integrering av integritetsaspekter i ett tidigt skede av utvecklingen
   • Genomföra konsekvensbedömningar av integritetsskyddet för varje IA-användningsfall
2. Integrerad datastyrning
   • Anpassa AI-hanteringen till bredare initiativ för datastyrning
   • Tillämpa konsekventa kontroller i alla databehandlingssystem
3. Kontinuerlig övervakning
   • Implementera löpande övervakning av efterlevnad av sekretess
   • Upprätta grundläggande mätvärden för att upptäcka avvikelser
4. Anpassning av regelverk
   • Säkerställa efterlevnad av gällande och nya regelverk
   • Dokumentation av sekretessåtgärder för lagstadgade revisioner

Fallstudie: Implementering i finansinstitut

Ett globalt finansinstitut implementerade ett AI-baserat system för att upptäcka bedrägerier med en flerskiktad strategi:

• Nivå för datasekretess: Tokenisering av känslig kundinformation före behandling
• Samtyckeshantering: Granulärt system som gör det möjligt för kunderna att kontrollera vilka uppgifter som kan användas och för vilka ändamål
• Transparens: Instrumentpanel för kunder som visar hur deras data används i AI-system
• Övervakning: Kontinuerlig analys av input, output och prestationsmått för att upptäcka potentiella integritetsintrång

Slutsats

Som tydligt anges i sammanfattningen av Stanfords vitbok: "Även om befintlig och föreslagen integritetslagstiftning, baserad på globalt accepterad Fair Information Practices (FIP), implicit reglerar utvecklingen av AI, är den otillräcklig för att hantera kapplöpningen om att förvärva data och de resulterande individuella och systematiska integritetsskadorna." Dessutom "innehåller inte ens lagstiftning som innehåller uttryckliga bestämmelser om algoritmiskt beslutsfattande och andra former av AI de datastyrningsåtgärder som krävs för att på ett meningsfullt sätt reglera de data som används i AI-system."

I AI:s tidevarv kan dataskydd och integritet inte längre betraktas som sekundärt. Organisationer måste följa de tre viktigaste rekommendationerna i vitboken:

1. Att gå från en modell för godtycklig datainsamling till en modell som bygger på medveten opt-in
2. Säkerställa transparens och ansvarsskyldighet i hela datakedjan
3. Stödja nya styrmekanismer som ger enskilda personer större kontroll över sina uppgifter

‍

Genomförandet av dessa rekommendationer innebär en grundläggande förändring av hur vi uppfattar och hanterar data i AI-ekosystemet. Som analysen i Stanfords vitbok visar är nuvarande metoder för insamling och användning av data ohållbara och riskerar att undergräva allmänhetens förtroende för system för artificiell intelligens, samtidigt som de skapar systemiska sårbarheter som går långt utöver individer.

‍

Det regulatoriska landskapet håller redan på att förändras som svar på dessa utmaningar, vilket framgår av de växande internationella diskussionerna om behovet av att reglera inte bara resultaten av AI, utan även de datainsamlingsprocesser som matar dessa system. Det räcker dock inte med att enbart följa regelverket.

‍

Organisationer som har en etisk och transparent inställning till datahantering kommer att vara bättre positionerade i denna nya miljö och få en konkurrensfördel genom användarnas förtroende och större operativ motståndskraft. Utmaningen är att balansera teknisk innovation med socialt ansvar och inse att AI:s verkliga hållbarhet beror på dess förmåga att respektera och skydda de grundläggande rättigheterna för de människor som den tjänar.