Andmete privaatsus, turvalise tööriista valik ja anonüümseks muutmine

Kasu:

• Anonüümseks muutmine ja vajaduse hindamine enne kliendi tundlike ja finantsandmete andmist tehisintellekti tööriistadele
• Võimalus eristada ettevõtte ja avalike tehisintellekti tööriistade erinevusi privaatsuse, andmete säilitamise ja hariduses kasutamise osas
• Võimalus hallata KVKK raames andmete rikkumise, säilitusaja ja kolmandate isikute jagamise riske

Kindlustus on üks elukutseid, mis töötavad kõige tundlikumate andmetega. kindlustustoimik; See võib sisaldada isikuandmeid, aadressi, sissetulekuid, pangakontot, terviselugu, kahjuandmeid, numbrimärki, omandiõigust ja isegi teavet perekonna kohta. Osa neist andmetest kuuluvad KVKK-s (isikuandmete kaitse seaduses) kõrgeima kaitse alla kui "eriloomulised isikuandmed"; Tervise-, biomeetrilised ja sarnased andmed on selle tüüpilised näited. Nende andmete kontrollimatu jagamine tehisintellekti tööriistade (eriti pilvepõhiste) kasutamisel on tõsine rikkumise ja usalduse kaotamise oht. Pärast lekkimist ei saa andmeid taastada. Selles üksuses saate teada, kuidas anonüümseks muuta kliendiandmeid (eemaldada isikut tuvastav teave) enne nende andmist tehisintellektile, ettevõtte ja avalike tööriistade privaatsuserinevusi ning maandada andmetega seotud rikkumiste, salvestamise ja kolmandate osapoolte jagamise riske KVKK raames. See üksus ei ole juriidiline nõustamine; Selgitab üldpõhimõtteid, konkreetsel juhul konsulteerige vastavuse/juriidilise osakonnaga.

Miks privaatsus on kriitiline: andmetüübid

Kindlustuses on vaja andmeid eraldada vastavalt kaitsetasemele:

• Isikuandmed: Nimi, perekonnanimi, TR ID number, sünniaeg, kontakt. See tuvastab isiku otseselt.
• Finantsandmed: sissetulek, pangakonto, maksete ajalugu. Isiklik ja tundlik.
• Erikvaliteediga andmed: Tervis, biomeetrilised andmed. Kõrgeim kaitse; Töötlemiseks on vaja rangemaid tingimusi (selgesõnaline nõusolek või seadusest tulenev erand).
• Faili andmed: poliisi number, numbrimärk, omandiõigusakt, kahju üksikasjad. Teistega kombineerituna võib see paljastada identiteedi.

Suurim oht ​​on tuvastatavus, mis ilmneb nende andmete koondamisel. Kui "45-aastane naine" on anonüümne, siis "45-aastane naine + kindel numbrimärk + kindel aadress" võib isikut paljastada.

Tähelepanu: Kui öeldakse pärast tehisintellekti tööriistale andmete andmist "kustuta", ei kustutata neid tegelikult. Mõned tööriistad salvestavad sisendi ja kasutavad seda isegi mudeli koolitamiseks. Reegel: ärge kunagi saatke tundlikke andmeid; Anonüümseks muutmine toimub enne saatmist.

Anonüümseks muutmine: kuidas seda teha

Anonüümseks muutmine on tuvastatava teabe eemaldamine ja asendamine faktilise ekvivalendiga; Eesmärk on muuta inimene tundmatuks, säilitades samal ajal väljundi kvaliteedi. Hea anonüümseks muutmine:

• Eemaldab nime, TR ID, telefoni, aadressi, poliisi numbri, numbrimärgi ja omandiõiguse dokumendi teabe.
• Ta asendab need analüütiliselt sisuka vastega: "45-aastane, mees, kindlustuspoliis, Kesk-Anatoolia, ühepoolne kokkupõrge".
• See väldib haruldasi/eristavaid kombinatsioone: väga spetsiifiline elukutse + väga väike koht, mis üksi võib avada identiteedi.
• Säilitab meditsiinilise/tehnilise tähenduse: näiteks "täiendav tervishoid, plaaniline ortopeediline operatsioon".

Näpunäide. Pärast anonüümseks muutmist küsige endalt: "Kui võõras inimene loeks seda teksti, kas ta võiks selle inimese leida?" Kui vastus on jaatav, üldistage edasi. Eriti haruldased kombinatsioonid (väikerajoon + konkreetne sündmus) on ohtlikud.

Ettevõtlus vs avalikud tööriistad

Kõigil AI-tööriistadel pole sama privaatsuse taset. Need erinevad kolme mõõtme poolest:

1. Andmete säilitamine: kas see säilitab sisendi ja kui kaua?
2. Kasutamine koolitusel: kas see kasutab mudeli koolitamiseks sisendit?
3. Asukoht ja leping: kus andmeid töödeldakse, kas on olemas ettevõtte andmetöötlusleping?

Institutsionaalsed (asutuse lepingulised, andmetöötluse tagatised) tööriistad pakuvad sageli piiranguid andmete mittekasutamisel ja säilitamisel õppetöös. Avalikud tasuta tööriistad saavad salvestada sisendi ja kasutada seda koolitusel. Reegel: delikaatseid andmeid töödeldakse ainult asutuse poolt heaks kiidetud, lepingu alusel ja võimalikult anonüümsel kujul. Kliendiandmete sisestamine kinnitamata tööriista muudab andmetöötleja auditeerimata.

Samm-sammult: turvaline töö konfidentsiaalsete andmetega

1. Klassifitseerige andmed. Identiteet / finants / erikvaliteet / failiandmed.
2. Vajaduse test. Kas need andmed on selle ülesande jaoks tõesti vajalikud? Kui ei, siis ära kasuta.
3. Anonüümseks muutmine. Eemaldage identifikaatorid, asendage faktilised ekvivalendid, üldistage haruldasi kombinatsioone.
4. Valige sõiduk. Ainult agentuuri poolt heaks kiidetud lepingulised sõidukid; Avaliku tööriista jaoks pole tundlikke andmeid saadaval.
5. Töötage minimaalsete andmetega. Jagage ülesande jaoks vajalikku minimaalset teavet.
6. Hallake salvestusruumi ja jagamist. Kus te väljundit salvestate, kellega jagate; Järgige KVKK säilitusperioodi ja kolmandate isikute eeskirju. Jäta oma jälg.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – tundlike andmete kaitsmine. Kahjunõuete spetsialist tahtis tehisintellektilt küsida keeruka tervisekindlustustoimiku kohta. Kindlustatu nime, isikutunnistuse ja diagnoosi kirjutamise asemel lõi ta anonüümse konteksti nagu "52-aastane, naine, täiendav tervisepoliitika, planeeritud südameklapi operatsioon, vaidlustatud summa". Väljundi kvaliteet ei ole langenud; Privaatsed andmed ei läinud ühtegi pilve. Terviseandmetele kehtib kõrgeim kaitse; see harjumus hoidis rikkumise ära.

Juhtum 2 – haruldane kombineeritud lõks. "38-aastane, naine, ainus apteeker [väga väikeses maakonnas], ametialase vastutuse poliitika," kirjutas üks ekspert. Kuigi see tehniliselt ei sisaldanud nime, paljastas see otseselt tema identiteedi, kuna ta oli selle piirkonna ainus apteeker. Ekspert märkas seda ja üldistas selle kui "väikeasula, tervishoiu elukutse". Anonüümseks muutmine ei ole lihtsalt nime kustutamine, see hävitab äratuntavuse.

Juhtum 3 – vale tööriista valik. Kiiruse huvides laadib töötaja kliendinõuete jaotuse üles tasuta avalikku tööriista. Kehtib meeskonnapoliitika: kliendiandmeid töödeldakse ainult asutuse poolt heaks kiidetud lepingulises tööriistas. Töötaja muutis andmed esmalt anonüümseks ja seejärel käivitas need heakskiidetud tööriistas. Kui kasutataks heakskiitmata tööriista, oleks andmete salvestamise ja õppetöös kasutamise oht kontrollimatu.

Neli kopeeritavat viipa

1) Anonüümseks muutmise assistent:

Järgmisest tekstist eemaldage kõik isiku- ja isikuandmed: nimi, perekonnanimi, ID, sünniaeg, telefon, aadress, poliisi number, numbrimärk, omandidokument, IBAN. Asendage need analüütilise tähendusega faktilise ekvivalendiga (nt "45-aastane, mees, kindlustuspoliis, ühepoolne kokkupõrge"). Üldistada haruldasi / eristavaid kombinatsioone (väike koht + eriline amet). Säilitada meditsiiniline/tehniline tähendus.Tekst: [kleepida]

2) Äratuntavuse kontroll:

Kontrollige äratundmiseks järgmist anonüümseks muudetud teksti: [tekst]Küsi: Kas võõras inimene leiab selle tekstiga inimese? Kas on haruldane kombinatsioon (väike asula + konkreetne elukutse/sündmus), unikaalne kuupäev või summa? Tõstke esile iga riskantne punkt ja soovitage ohutumalt üldistada.

3) Andmete nõue ja klassifikatsioon:

Klassifitseerida ja nõuda järgmise ülesande jaoks vajalikke andmeid:Ülesanne: [kirjeldus] Andmed, mis mul on: [loend]Iga andmete kohta: tüüp (identiteet/finants-/eri/fail), kas see on selle ülesande jaoks vajalik (jah/ei), vajadusel kuidas seda anonüümselt kasutada.Märgista mittevajalikud andmed "mitte kasuta".

4) Sõiduki valiku kontrollnimekiri:

Enne kindlustusandmetega tehisintellekti tööriista kasutamist koostage kontrollnimekiri. Kaasake küsimused: kas sõiduk on asutuse poolt heaks kiidetud? Kas andmetöötlusleping on olemas? Kas see salvestab/kasutab sisendit koolitusel? Kus andmeid töödeldakse? Millise andmetüübi jaoks see sobib/ei sobi? Kas anonüümseks muutmisest piisab?

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk: "Hinda kliendi Ahmet Yılmazi toimikut (TC 123..., meditsiiniline aruanne lisatud)."

Probleem: identiteedi- ja tundlikke (tervise)andmeid jagatakse otse; suur KVKK rikkumise oht.

Tugev: "Võtke arvesse järgmist anonüümseks muudetud konteksti: vanus 52, naine, täiendav tervishoiupoliitika, planeeritud operatsioon, vaidlustatud summa. Identifitseerimisandmed puuduvad."

Miks see on hea: analüütiline tähendus säilib, identiteeti ja tundlikke andmeid ei avaldata.

võrdlustabel

Andmetüüp

Kaitse tase

Kasutamine tehisintellektis

Nimi/TC/kontakt

kõrge

Eemalda, pane samaväärne

Finants (tulu/IBAN)

kõrge

Eemalda/üldistada

Tervis/erikvalifikatsioon

kõrgeim

Mitte kunagi toores; anonüümne + heakskiidetud sõiduk

Poliisi number/plaat/omandiõigusleht

keskmine-kõrge

Eemaldada; üksi on riskantne

Agregaat/statistika

madal

Saadaval (kui kontakti pole)

Levinud vead

• Toores isiku-/terviseandmete kleepimine. Kõige sagedasem ja raskeim rikkumine.
• Mõeldes, et piisab nime kustutamisest. Haruldased kombinatsioonid võivad siiski identiteedi paljastada.
• Toetudes ütlusele „kustuta hiljem”. Tööriist võib treeningul andmeid salvestada/kasutada.
• Kinnitamata/avalik sõit. Kontrollimatu andmetöötlus.
• Ei halda salvestusruumi ja jagamist. Väljundite piiramatu salvestusruum, kontrollimatu jagamine kolmandate osapooltega.

Kokkuvõttes

Kindlustusandmed on väga tundlikud; Eriandmed, nagu tervis, kuuluvad KVKK järgi kõrgeima kaitse alla. Enne tehisintellektile andmist klassifitseerige, vaidlustage ja muutke andmed anonüümseks: eemaldage identifikaatorid, tutvustage faktilisi ekvivalente, üldistage haruldasi kombinatsioone. Töödelge tundlikke andmeid ainult asutuse heakskiidetud, lepinguga sõlmitud tööriistades ja minimaalses mahus. Hallake KVKK raames säilitusaega ja kolmandate isikute jagamist ning jätke jälg. Konkreetse juhtumi puhul konsulteerige vastavuse/juriidiga; Lekkinud andmeid ei saa taastada.

Rakenduse ülesanne

Hankige tõeline kahjustus/viitetekst (testimise eesmärgil). Anonüümseks muutke viipaga nr 1, seejärel kontrollige äratundmist viipaga nr 2: kas tekstis on ikka haruldasi kombinatsioone, mis võiksid isiku paljastada? Üldistage iga leitud risk. Hinnake ka AI-tööriista, mida kasutate kontrollnimekirja numbriga 4: kas see sobib tundlike andmete jaoks?

kontrollnimekiri

• [ ] Andmed liigitasin nende liikide järgi.
• [ ] rakendasin vajalikkuse testi; Ma ei kasutanud tarbetuid andmeid.
• [ ] Eemaldasin identifikaatorid ja asendasin selle faktilise ekvivalendiga.
• [ ] Üldistasin haruldasi / eristatavaid kombinatsioone.
• [ ] Tegin äratuntavuse kontrolli.
• [ ] Kasutasin ainult ettevõtte heakskiidetud lepingulisi sõidukeid.
• [ ] Haldasin ladustamist ja kolmandate isikute jagamist kooskõlas KVKK-ga; Jätsin jälje.