ಗೌಪ್ಯತೆ, ವರ್ಗೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಬಳಕೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವರ್ಗದ ಪ್ರಕಾರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ / ಆಂತರಿಕ / ಗೌಪ್ಯ / ಉನ್ನತ ರಹಸ್ಯ) ಮತ್ತು 'ಆಸ್ಕ್ ಕ್ಲಾಸ್, ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ' ಪ್ರತಿಫಲಿತವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ
• ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು AI ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕೃತ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರಿಸುವುದು
• ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ತತ್ವ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉನ್ನತ ವರ್ಗದಂತೆ ರಕ್ಷಿಸುವ ಶಿಸ್ತು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ರಾಜತಾಂತ್ರಿಕತೆಯು ನಂಬಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯು ರಹಸ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ಸ್ಥಾನ, ಗುಪ್ತಚರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಸಂವಾದಕನೊಂದಿಗಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ವಿಷಯ, ಅಥವಾ ಇನ್ನೂ ಘೋಷಿಸದ ನಿರ್ಧಾರ, ತಪ್ಪು ಕೈಯಲ್ಲಿ, ರಾಜ್ಯದ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು, ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅಥವಾ ಜನರ ಭದ್ರತೆಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಚಂಡ ವೇಗವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಗಂಭೀರವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸುವುದು, ಯಾವ ಡೇಟಾವು ಯಾವ ವಾಹನವನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಯ ಶಿಸ್ತುಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಈ ಘಟಕವು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭದ್ರತಾ ಪಾಠವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ತಪ್ಪು - ಗೌಪ್ಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸುವುದು - ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಪ್ರತಿಫಲಿತವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಯಾವಾಗಲೂ ಕೇಳಿ: ಈ ಡೇಟಾ ಯಾವ ವರ್ಗದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗೀಕರಣ: ಮೂಲ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

ರಾಜತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅದರ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಯಿಂದ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಮೂಲಭೂತ ತರ್ಕ ಹೀಗಿದೆ:

• ವರ್ಗೀಕರಿಸದ/ಸಾರ್ವಜನಿಕ: ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಕಟವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿ. ಉದಾಹರಣೆ: ಅಧಿಕೃತ ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುದ್ದಿ.
• ನಿರ್ಬಂಧಿತ/ಆಂತರಿಕ: ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಂತರಿಕ ಮಾಹಿತಿ.
• ಗೌಪ್ಯ: ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯು ರಾಜ್ಯದ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಹಾನಿಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿ. ಉದಾಹರಣೆ: ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ಸ್ಥಾನ, ಆಂತರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.
• ಪ್ರಮುಖ ರಹಸ್ಯ: ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಗಂಭೀರವಾದ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಮಾಹಿತಿ. ಉದಾಹರಣೆ: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭದ್ರತಾ ಮಾಹಿತಿ.

ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ವರ್ಗೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಆ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನುಮೋದಿಸದ AI ಪರಿಕರದಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಸೇವೆಯು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಂತೆ, ಈ ವರ್ಗದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ.

ಸಲಹೆ: ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿರಿಯರಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ. "ಇದು ಬಹುಶಃ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು 100 ಪ್ರತಿಶತ ಖಚಿತವಾಗುವವರೆಗೆ, ಅದನ್ನು ಗೌಪ್ಯವಾಗಿರುವಂತೆ ರಕ್ಷಿಸಿ. ಅನಾವಶ್ಯಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವೆಚ್ಚವಲ್ಲ, ಭರವಸೆ.

AI ಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳು

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಿಂತ AI ಪರಿಕರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ:

1. ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಸೇವೆಗೆ ನೀವು ಬರೆಯುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಆ ಸೇವೆಯ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಯಾರು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ, ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಅದನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

2. ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೀವು ನಮೂದಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೆಲವು ಸೇವೆಗಳು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ "ಮೆಮೊರಿ" ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮತ್ತು ಇತರರಿಗೆ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಅಪಾಯ: ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವವೆಂದು ತೋರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ರಹಸ್ಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

4. ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯ: ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಂತೆ, AI ಸೇವೆಗಳು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರಬಹುದು. ನೀವು ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ಆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಲ್ಲಿ ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಈ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು: ತೆರೆದ ಮೂಲ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳು; ವರ್ಗೀಕೃತ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡದ ಆಂತರಿಕ, ಸುರಕ್ಷಿತ, ಅನುಮೋದಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾತ್ರ. ಎರಡನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬೇಡಿ.

ಗಮನ: "ನಾನು ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೂ ಸಹ, ಪರಿಣಿತರು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಂದರ್ಭ (ದಿನಾಂಕ, ಸ್ಥಳ, ಈವೆಂಟ್, ಪಕ್ಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ) ಸಾಕಷ್ಟು ಇರಬಹುದು. ನೈಜ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಯ ಶಿಸ್ತು

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಹರಿವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ:

1. ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಈ ಡೇಟಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕ, ಆಂತರಿಕ, ಗೌಪ್ಯ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಂತ ರಹಸ್ಯವೇ?
2. ವಾಹನವನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ. ಈ ಪರಿಕರದಲ್ಲಿ ಈ ವರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದೇ? ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಿಲ್ಲಿಸಿ.
3. ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ನೀತಿ. ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಕೆಲಸದ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ.
4. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಿ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಹೆಸರು, ಸಂಪರ್ಕ, ಸ್ಥಳ) ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅನಾವಶ್ಯಕವಾದರೆ, ಅದನ್ನು ಮರೆಮಾಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
5. ದಾಖಲೆ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಯಾವ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೀರಿ, ಯಾವ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ; ಸಮಸ್ಯೆ ಇದ್ದಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚಬಹುದು.

ಸಲಹೆ: ನಿಮ್ಮ ತಂಡದಲ್ಲಿ "ಗೌಪ್ಯತೆ ಮೊದಲು" ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: ಹೊಸ ಗುಮಾಸ್ತ ಅಥವಾ ಇಂಟರ್ನ್ ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದ "ಯಾವುದೇ ಗೌಪ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೊಮೇನ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಪ್ರತಿಫಲಿತವನ್ನು ಕಲಿಯಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು ದುರುದ್ದೇಶದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ವಾಹನವು ಎಷ್ಟು ತೆರೆದಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯದಿರುವುದು.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ರಿಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಿತರು ಸಂದರ್ಶನದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಹೊರಟಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಅದರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಕೇಳಿದರು: ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಸಂವಾದಕನೊಂದಿಗಿನ ಗೌಪ್ಯ ಸಂಭಾಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನದ ಬದಲಿಗೆ ಆಂತರಿಕ ಸುರಕ್ಷಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸರಳವಾದ "ಮೊದಲು ವರ್ಗವನ್ನು ಕೇಳಿ" ರಿಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ತಂಡವು ಸಣ್ಣ, ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ "ನಿರುಪದ್ರವಿ" ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ನಮೂದಿಸುತ್ತದೆ. ಭದ್ರತಾ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಈ ತುಣುಕುಗಳು ಮುಂಬರುವ ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯನ್ನು ನೀಡಿತು ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲಾಗಿದೆ; ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾತಾವರಣಕ್ಕೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲಾಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ನಕಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆ. ಒಬ್ಬ ಗುಮಾಸ್ತನು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು "ಅನಾಮಧೇಯ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದನು ಏಕೆಂದರೆ ಅವನು ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿ ಹೊರಗಿನ ಏಜೆಂಟರಿಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಿದ್ದಾನೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ದಿನಾಂಕ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ವಿವರಣೆಯು ಯಾರನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು ಸಾಕಾಗಲಿಲ್ಲ; ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ವರ್ಗ ಮತ್ತು ವಾಹನ ಪೂರ್ವ ತಪಾಸಣೆ:

ನಾನು ಕೆಲಸವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತೇನೆ. ನನಗೆ ಹೇಳಿ (ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ): (1) ಈ ಡೇಟಾವು ಯಾವ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು (ಸಾರ್ವಜನಿಕ / ಆಂತರಿಕ / ರಹಸ್ಯ / ಉನ್ನತ ರಹಸ್ಯ), (2) ಈ ವರ್ಗವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು, (3) ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಯಾವ ರೀತಿಯ ಪರಿಸರದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉದ್ಯೋಗ/ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆ: [ಇಲ್ಲಿ]

2) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಹೆಸರು, ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಸಂಪರ್ಕ, ಸ್ಥಳ, ಆರೋಗ್ಯ, ID ಸಂಖ್ಯೆ) ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು; ಯಾವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳಿ. ನಾನು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಮರುಕಳುಹಿಸುತ್ತೇನೆ. ಪಠ್ಯ: [ಇಲ್ಲಿ]

3) ಸಂಗ್ರಹ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ:

ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಲು ನಾನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ: [ತುಣುಕುಗಳು]. ಇವುಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವವೆಂದು ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಅವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದೇ (ಉದಾ. ಸ್ಥಾನ, ಕಾರ್ಯಸೂಚಿ, ಗುರುತು)? ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ನೀಡಬಾರದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.

4) ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಲಭ್ಯತೆಯ ದೃಢೀಕರಣ:

ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನನಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲ: [ಮಾಹಿತಿ]. ಅದನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಯಾವ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ (ಅಧಿಕೃತ ಬಿಡುಗಡೆ ಇದೆಯೇ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದವರು, ದಿನಾಂಕ). ನನಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, "ಗೌಪ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ" ತತ್ವವನ್ನು ನನಗೆ ನೆನಪಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಸಂದರ್ಶನದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ. (ಗುಪ್ತ ವಿಷಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಅಂಟಿಸಲಾಗಿದೆ)

ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಪ್ಪು: ಗೌಪ್ಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ತನ್ನ ವರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸದೆಯೇ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದೆ. ಸೋರಿಕೆಯ ಅಪಾಯ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ (ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ):

ನಾನು ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ಆದರೆ ಮೊದಲನೆಯದು: ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬಹುಶಃ ರಹಸ್ಯ ವರ್ಗದಲ್ಲಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದೇ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು ಎಂದು ಹೇಳಿ? ನಾನು ನಿಮಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿಲ್ಲ; ನಾನು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.

ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಗೌಪ್ಯ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ವರ್ಗದಿಂದ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್

ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗ

ಉದಾಹರಣೆ

ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI

ಸರಿಯಾದ ಪರಿಸರ

ಸಾರ್ವಜನಿಕ

ಪತ್ರಿಕಾ ಪ್ರಕಟಣೆ

ಸೂಕ್ತ

ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಧನ

ಆಂತರಿಕ/ಸೇವೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ

ಒಳ ಟಿಪ್ಪಣಿ

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಲ್ಲ

ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ

ರಹಸ್ಯ

ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ಸ್ಥಾನ

ಎಂದಿಗೂ

ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

ಉನ್ನತ ರಹಸ್ಯ

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ಎಂದಿಗೂ

ಅತ್ಯುನ್ನತ ಭದ್ರತೆ

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ

ರುಜುವಾತುಗಳು

ಅಗತ್ಯ+ಕಾನೂನು ಮಾತ್ರ

ಮುಖವಾಡ / ಸುರಕ್ಷಿತ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ವರ್ಗವನ್ನು ಕೇಳದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸದ ಮೊದಲು, ಪ್ರತಿಫಲಿತ "ಇದು ಯಾವ ವರ್ಗದಲ್ಲಿದೆ?" ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.
• "ಇದು ಬಹುಶಃ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಅನಿಶ್ಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗೌಪ್ಯವಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಹೆಸರು ಅಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಂದರ್ಭವು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
• ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಜೋಡಿಸಿದಾಗ ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಎರಡು ಲೋಕಗಳನ್ನು ಬೆರೆಸುವುದು. ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕೃತ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಕರಗಳು/ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತವೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಗೌಪ್ಯತೆಯು ರಾಜತಾಂತ್ರಿಕ AI ಬಳಕೆಯ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು (ಸಾರ್ವಜನಿಕ/ಆಂತರಿಕ/ಗೌಪ್ಯ/ಉನ್ನತ ರಹಸ್ಯ), "ಆಸ್ಕ್ ಕ್ಲಾಸ್, ಮ್ಯಾಚ್ ವೆಹಿಕಲ್" ರಿಫ್ಲೆಕ್ಸ್, ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ತತ್ವ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ತೆರೆದ ಮೂಲ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳು; ವರ್ಗೀಕೃತ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಮನೆಯೊಳಗಿನ ಸುರಕ್ಷಿತ, ಅನುಮೋದಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ. ಎರಡನ್ನೂ ಎಂದಿಗೂ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬೇಡಿ; ಸಂದೇಹವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಹಿರಿಯರಂತೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಡೆಸ್ಕ್‌ನಿಂದ 8 ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ (ಕೆಲವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ, ಕೆಲವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ). ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು "ಯಾವ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು" ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. "ವರ್ಗ ಮತ್ತು ವಾಹನ ಪೂರ್ವ ತಪಾಸಣೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದವುಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಮೂರು ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು "ಸಂಗ್ರಹದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ" ದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಅವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಮೊದಲು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
• ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ [ ] ವರ್ಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾನು ಎಂದಿಗೂ ನಮೂದಿಸಿಲ್ಲ.
• [ ] ನನಗೆ ಖಚಿತವಾಗದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾನು ಉನ್ನತ ಅಧಿಕಾರಿಯಂತೆ ಕಾಪಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ, ಮುಖವಾಡದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಎರಡು ಪ್ರಪಂಚಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡೆ.