Как предотвратить утечки данных в ИИ: стратегии безопасности, Бразильское общее право защиты данных (LGPD) и управление

Для предотвращения утечек данных в инструментах искусственного интеллекта компаниям необходимо внедрить строгую политику управления данными, маскировать или анонимизировать конфиденциальную информацию перед ее отправкой, а также использовать корпоративные API с договорными положениями, гарантирующими, что входные данные не будут использоваться для обучения общедоступных моделей.

Проблема обеспечения безопасности данных в эпоху искусственного интеллекта

Популяризация инструментов генеративного искусственного интеллекта принесла неизмеримый рост производительности, но также выявила критическую уязвимость: непреднамеренную передачу интеллектуальной собственности, коммерческой тайны и персональных данных на серверы третьих лиц. Когда сотрудник вводит данные из таблицы учета или исходный код проприетарного программного обеспечения в общедоступный чат-бот, эти данные могут быть включены в общую базу знаний модели, становясь доступными для конкурентов в будущих поисковых запросах.

Ключ к снижению этого риска заключается не в запрете технологии, а в создании уровня изоляции и контроля между вашей технологической инфраструктурой и инструментами искусственного интеллекта.

Если мы используем частный ИИ, будем ли мы в полной безопасности?

Миф об идеальной изоляции: многие менеджеры считают, что простого найма корпоративного поставщика услуг в области ИИ достаточно для защиты работы. В действительности безопасность облачных вычислений и ИИ работает по разделенной ответственности. Поставщик гарантирует, что данные не будут использоваться для обучения общедоступной модели, но если ваша компания не контролирует внутренние уровни доступа (управление идентификацией и доступом – IAM), злоумышленник или утечка учетных данных все равно могут раскрыть конфиденциальные данные через корпоративные запросы.

Стратегические основы для защиты вашей деятельности

Для обеспечения кибербезопасности и соответствия нормативным требованиям при использовании ИИ, ИТ-архитектура вашей организации должна следовать трем основным принципам:

• Автоматическая анонимизация через iPaaS: используйте интеграционную платформу (iPaaS), такую ​​как Skyone Studio, для создания рабочих процессов, которые перехватывают данные, собранные из внутренних систем (ERP, CRM), очищая любую конфиденциальную информацию (например, номера CPF, банковские реквизиты и имена) перед отправкой полезной нагрузки в API искусственного интеллекта.
• Безопасные и сертифицированные среды: централизация использования инструментов на проверенных платформах. Использование виртуализации и контролируемых облачных решений, таких как Autosky, гарантирует, что взаимодействие с ИИ происходит в пределах защищенного сетевого периметра с мониторингом трафика и предотвращением потери данных (DLP).
• Корпоративные контракты и отказ от участия в программах обучения: блокировка использования бесплатных интерфейсов, предназначенных для конечных потребителей. Все корпоративное взаимодействие должно осуществляться через выделенные API-соединения с четко определенными условиями, запрещающими использование данных для публичной тонкой настройки.

В чём разница между общедоступным ИИ и корпоративным ИИ в облаке?

Общедоступный ИИ хранит и обрабатывает запросы для оптимизации своих глобальных алгоритмов, а это значит, что ваши данные могут стать результатом работы кого-то другого. Корпоративный ИИ, с другой стороны, интегрированный в защищенные облачные среды, обеспечивает логическую изоляцию запросов, сохраняя информацию исключительно в рамках подписки вашей компании и предотвращая обучение модели на основе ваших бизнес-данных.

Как Закон Бразилии о защите персональных данных (LGPD) регулирует использование искусственного интеллекта в компаниях?

Бразильское общее положение о защите персональных данных (LGPD) требует, чтобы вся обработка персональных данных имела четкую правовую основу и гарантировала информационную безопасность. Передача данных клиентов компаниям, занимающимся разработкой искусственного интеллекта, без методов анонимизации или без соглашений о защите данных с поставщиком является серьезным нарушением, влекущим за собой штрафы и репутационные санкции в связи с несанкционированным распространением данных третьим лицам.

Могу ли я потерять конфиденциальные данные или интеллектуальную собственность, используя ИИ?

Да. Если участники проекта используют общедоступные инструменты без соответствующего контроля, программные коды, стратегические планы и патенты, встроенные в запросы, становятся частью базы данных поставщика ИИ, что делает недействительными коммерческие тайны и позволяет раскрывать эту информацию в ответах, генерируемых для внешних пользователей.

Часто задаваемые вопросы 

1. Что такое DLP-фильтры и как они помогают в обеспечении безопасности ИИ?

DLP (предотвращение потери данных) — это инструменты безопасности, которые отслеживают и блокируют передачу конфиденциальных данных на основе заранее определенных правил (например, шаблонов кредитных карт или стратегических ключевых слов), предотвращая выход этой информации за пределы корпоративной сети и ее попадание во внешние хранилища.

2. Влияет ли маскирование данных на качество ответов ИИ?

Нет, если это сделано семантически. Замена реального имени на общий тег, например, "Client_A", позволяет ИИ идеально понимать бизнес-контекст и предоставлять запрошенный анализ, не требуя доступа к реальной личности человека.

3. Как мы отслеживаем, что сотрудники вводят в инструменты искусственного интеллекта?

Путем мониторинга журналов и внедрения решений безопасности CASB (Computer-Aided Business Edge), которые проверяют использование облачных приложений внутри предприятия, выявляются случаи несанкционированного доступа к URL-адресам, связанным с ИИ.

4. Влияет ли облачная инфраструктура на безопасность моделей ИИ?

Безусловно. Размещение или использование моделей ИИ на консолидированных общедоступных или частных облачных инфраструктурах обеспечивает соответствие ключевым международным сертификатам кибербезопасности (таким как ISO 27001 и SOC 2), защищая инфраструктурный уровень.

5. Что нам следует делать, если мы обнаружим утечку критически важных данных в общедоступную модель?

Необходимо незамедлительно уведомить комитет по инцидентам и сотрудника по защите данных, связаться с поставщиком инструмента для запроса ручного удаления исторических журналов (если применимо), а также оценить влияние на соблюдение требований в соответствии с Законом Бразилии о защите персональных данных (LGPD).

Технический глоссарий

• iPaaS (Integration Platform as a Service): облачная платформа, используемая для автоматизированного и безопасного соединения систем, приложений и источников данных (например, Skyone Studio).
• Облачные вычисления: облачные вычисления; предоставление вычислительных услуг (серверы, хранилища, базы данных, сети, программное обеспечение) через Интернет по запросу.
• Тонкая настройка: процесс адаптации уже обученной модели ИИ к конкретному набору данных с целью повышения ее специализации на выполнении определенной задачи или в определенной бизнес-нише.
• Подсказка: текстовая, графическая или кодовая инструкция, предоставленная пользователем модели генеративного искусственного интеллекта для управления желаемым ответом.
• Анонимизация: технический процесс, в результате которого данные теряют возможность прямой или косвенной связи с конкретным человеком, что делает их невосприимчивыми к правилам защиты персональных данных, установленным Общим законом Бразилии о защите персональных данных (LGPD).

Автор: Skyone