超越加密：重新思考数据安全
在当今复杂的人工智能领域，仅靠加密已远远不够。差分隐私和同态加密等先进技术为数据保护提供了急需的进步。例如，同态加密允许人工智 手机号码数据 能模型对加密数据进行计算而无需解密，这在十年前是不可想象的。差分隐私为数据集添加了统计噪声，降低了重新识别的风险——在隐私泄露经常源于所谓的“匿名”数据的时代，这是一项宝贵的资产。
供应商尽职调查：不仅仅是一份清单
Ponemon Institute 在 2023 年发布的一份报告显示，超过 55% 的数据泄露源自第三方供应商。对于 AI 供应商而言，由于他们处理的 配置不良的网络会使您的企业容易受到攻击 敏感数据量巨大，风险也随之加剧。传统的供应商评估仅侧重于认证，而忽略了隐私设计实践和发生泄露时的响应时间等关键方面。有效的尽职调查应包括严格的审计、政策执行和持续监控规定，确保供应商积极遵守隐私标准。
隐私增强技术：被忽视的解决方案
随着人工智能能力的增长，对隐私增强技术 (PET) 的需求也在增长。联邦学习和多方计算 (MPC) 是可以分散数据、最大限度地降低泄 最新评论 露风险的关键技术。通过允许人工智能模型在数据上进行训练而无需将其整合到单个服务器上，PET 为人工智能隐私提供了一种创新方法。然而，在 Gartner 的一项调查中，只有 10% 的组织报告在其数据策略中使用 PET。这一差距凸显了数据隐私愿望与实际实践之间的脱节。
数据保护影响评估 (DPIA) 的作用
根据《GDPR》，在处理高风险数据时，DPIA 是强制性的，但许多组织仍将其视为监管复选框。对于人工智能，DPIA 提供了一项至关重要的功能：它们可以预先解决潜在风险，记录风险并制定缓解策略。对于人工智能计划，DPIA 应该是不可协商的，不仅指导如何共享数据，还指导共享数据的原因，重点是数据最小化和目的限制。
透明度和信任：最后的边界
客户的信任来之不易，却很容易失去。研究表明，如果消费者对公司的数据隐私做法有顾虑，87% 的消费者不会与其做生意。通过提高透明度，组织可以建立这种信任，即使在复杂的 AI 合作关系中也是如此。告知客户他们的数据将如何使用、处理和保护，可以建立信心并维护声誉完整性。