Единици
1. Зошто Enterprise AI Policy? Фондација за управување и вештачка интелигенција во сенка 2. Како да напишете политика за користење на корпоративна вештачка интелигенција 3. Основи на KVKK, општи принципи и VERBIS 4. Правна основа, обврска за информирање и експлицитна согласност 5. Закон за вештачка интелигенција на ЕУ и класи на ризик 6. GDPR, автоматизирани одлуки и прекуграничен пренос на податоци 7. Обработка на податоци, складирање, минимизирање и анонимизација 8. Резултати за авторско право, интелектуална сопственост и вештачка интелигенција 9. Проценка на добавувачи и алатки: Одобрена листа на алатки за вештачка интелигенција 10. Проценка на влијанието врз заштитата на податоците (ППИА) и управување со ризик 11. Човечка контрола, транспарентност, пристрасност и етика 12. Рамка за управување со вештачка интелигенција: улоги, одобрување, ревизија и одговор на инциденти
Единица 7 / 12

Обработка на податоци, складирање, минимизирање и анонимизација

Добивки:

  • Применете ги размислувањата за вештачка интелигенција во секоја фаза од животниот циклус на податоците
  • Поставете периоди на задржување и вклучете ги историите на разговор со вештачка интелигенција во политиката за уништување
  • Примена на разликата помеѓу анонимизација и псевдонимизација

Делот „после“ од податоците е местото каде што службеникот за заштита на податоци честопати превидува. Откако ќе се внесе текст во вештачката интелигенција, изгледа дека работата е завршена; Сепак, тие податоци се чуваат некаде, можеби се користат за обука на модели, можеби се акумулираат во историјата на разговори со месеци. Во оваа единица, чекор по чекор ќе разговараме за животниот циклус на личните податоци; Ќе научиме за периодите на задржување, уништувањето на историите на разговори со вештачка интелигенција и разликувањето помеѓу две критични техники - анонимизација и псевдонимизација. Целта е да се управуваат податоците во текот на целиот животен век, а не само кога се внесуваат.

Животен циклус на податоци и вештачка интелигенција

Личните податоци минуваат низ животен циклус; Секоја фаза има точки на внимание специфични за вештачката интелигенција.

Фаза

Што се случува?

Внимателна точка на вештачката интелигенција

собирање

Се добиваат податоци

Дали целта и основата се јасни? Дали е минимизирано?

Употреба/обработка

Внесено во ВИ, обработено

Дали е направено маскирање? Одобрено возило?

складирање

Податоците се задржуваат

Колку долго трае историјата на разговор?

трансфер

оди кај некој друг

Меѓународен сервер? Дали постои соодветно уверување?

Уништување

Бришење/анонимизација

Дали е избришан по завршувањето на целта? Дали се вклучени резервни делови?

Двете најзапоставени фази се складирањето и депонирањето. Податоците се „заборавени“ и продолжуваат да се акумулираат во системот - што истовремено го нарушува принципот на KVKK и ја зголемува штетата во случај на прекршување.

Време на складирање: колку долго можете да го чувате?

Принципот на задржување на KVKK е јасен: личните податоци не можат да се чуваат подолго отколку што е потребно за целта за која се обработуваат. Кога целта повеќе не е достапна, податоците треба да се избришат, уништат или анонимизираат. Институцијата подготвува политика за складирање и отстранување; одредува колку да се задржи за секоја категорија на податоци.

Критична точка специфична за вештачката интелигенција: историите на разговори со вештачка интелигенција се исто така складирани податоци. Ако некој вработен со месеци внесувал податоци за клиентите во истиот разговор, таа историја станува складиште на податоци. За ова:

  • Конфигурирајте ги поставките за задржување податоци во алатките за вештачка интелигенција на претпријатието (автоматско бришење на историјата ако е можно или исклучете ја употребата во обуката за модели).
  • Вклучете ја историјата на разговорите во распоредот за уништување.
  • Обезбедете ја опцијата „Не користете при обука за модели“ (откажување) во корпоративниот договор.
Внимание: Бришењето податоци не е само отстранување од екранот. Треба да се земат предвид и резервните копии, дневници и копии на серверот на давателот. Кога ќе кажете „избришано“, проверете дали тоа што сте го избришале е навистина неповратно.

Анонимизација или псевдонимизација?

Овие два термина често се мешаат, но нивните правни последици се дијаметрално спротивни.

  • Анонимизација: правење податоци за да не може да се поврзат со некоја личност на кој било начин. Ако се направи правилно, резултатот повеќе не е лични податоци и спаѓа надвор од опсегот на KVKK. Пример: Бришење поединечни редови во збир на податоци од 10.000 луѓе и оставање само збирна статистика како „Просечно трошење во возрасната група 25-34 години во Истанбул“.
  • Псевдонимизација: Информациите за идентитетот се заменуваат со код/ознака, но може да се вратат на лицето со „клуч“. Пример: пишување „Customer-4471“ наместо „Ahmet Yılmaz“, но чување табела која покажува која шифра на кого му припаѓа. Ова сè уште се лични податоци и спаѓаат во опсегот на KVKK.

карактеристика

Анонимизација

Псевдонимизација

Може ли лицето да се врати?

Не (ако е направено правилно)

Да, со клучот

Дали се уште се лични податоци?

бр

Да

Опсег на KVKK

надвор

во

За да влезете во вештачката интелигенција

Најбезбеден начин

Повторно, потребна е основа/правило

Совет: "Дали е реверзибилна?" пред внесување податоци во ВИ. прашај. Доколку има клуч/совпаѓање во него, тоа е псевдонимизирано и сепак лични податоци. Вистинската анонимизација е споделување на збирниот резултат, а не поединечни редови.

три мини футроли

Случај 1 - Лажна анонимност. Компанија за здравствена заштита и дава на вештачката интелигенција збир на податоци за кои вели дека ги „анонимизирала“ за анализа. Но, сетот вклучува датум на раѓање, област и ретка дијагноза; оваа тројка може да укаже на едно лице во мала област. Ова не е анонимизација; податоците се сè уште лични. Вистинскиот начин: претворање на датумот на раѓање во опсег на возраст, генерализирање по окрузи, групирање на ретки дијагнози - односно вистинска агрегација.

Случај 2 - Разговор се натрупува. Во центар за повици, 6 агенти ги внесуваат податоците за клиентите на истата корпоративна сметка за вештачка интелигенција 4 месеци. Никој не го чисти минатото; на крајот повеќе од 12.000 интеракции со клиентите се акумулирани на едно место. При ревизија, оваа акумулација е означена како голем ризик. Решение: поставување за автоматско бришење на историјата на секои 30 дена, правило за одјавување кога работата ќе заврши и клаузула отворена за политиката за задржување.

Случај 3 - Точна псевдонимизација. Кога се анализираат перформансите на вработените со вештачка интелигенција, тим за човечки ресурси шифрира имиња како „Employee-001“ и ја чува табелата за совпаѓање во посебна датотека со ограничен пристап. Ова е псевдонимизација; Податоците се сепак лични, но ризикот е намален. Тимот е свесен дека ова не е анонимизација и соодветно ја одредува неговата правна основа и периодот на задржување.

Шаблони за копирање

шаблон 1 — Линија на политика за задржување и уништување: „Предложете линија на политика за задржување-уништување за следната категорија на податоци: [категорија]. Полиња: период на задржување (оправдано според целта), метод на уништување (бришење/уништување/анонимизирање), дали е вклучена историја на разговор со вештачка интелигенција, одговорна улога. Потсетете дали постои законска обврска за задржување.

шаблон 2 — Проверка на анонимизација: „Оценете дали следнава база на податоци е навистина анонимна: [листа полиња]. Кои комбинации на полиња би можеле да направат личноста да може да се идентификува (на пр. датум на раѓање + поштенски број + ретка карактеристика)? Предложете генерализација за секое ризично поле (како што е опсегот на возраст, ниво на провинција) за да се зајакне анонимноста“.

шаблон 3 — Маскирање + раздвојување на клучот за враќање: „Псевдоним го следниов текст: шифрирајте ги личните податоци (како [NAME]->K001), но дајте ми табела што се совпаѓа ОДДЕЛНО. Не оставајте вистински идентитет во самиот текст. Имајте предвид дека табелата за совпаѓање е „лични податоци“ и треба да се чува одделно“.

шаблон 4 — Ревизија за складирање податоци на алатката за вештачка интелигенција: „Подгответе список со прашања за да го проверите однесувањето на складирањето податоци на алатката за вештачка интелигенција што ја користиме: колку долго се чува историјата, дали може да се избрише, дали се користи во обуката за модели, дали има откажување, каде се обработуваат податоците, кои се резервните копии? Напишете го очекуваниот „безбеден“ одговор на секое прашање“.

Слаб промпт / Силен промпт

СЛАБ: „Анонимизирај ги овие податоци“. (кодира и ги остава имињата)-> Само прекари; Остануваат ризиците за повторна идентификација, како што е датумот на раѓање, ретка карактеристика; Создава илузија на „анонимни“. GÜÇLÜ: "Најдете комбинации на полиња во овој сет што можат повторно да ја идентификуваат личноста; генерализирајте го секое од нив (возрасен опсег, ниво на провинција). Мојата цел не е единствен запис, туку збирна статистика. Како резултат на тоа, никој не може да се разликува како една личност и да го потврдите ова." -> Моделот се стреми кон вистинска анонимизација, намалувајќи го ризикот од повторна идентификација.

Вообичаени грешки

  • Погрешно псевдонимизација со анонимизација; заборавајќи дека остануваат лични податоци.
  • Бришење имиња и оставање описни комбинации како датум на раѓање + локација + ретка карактеристика.
  • Не ја подложувате историјата на разговор со вештачка интелигенција на правило за задржување/уништување; се акумулира на неодредено време.
  • Не обезбедувајќи ја клаузулата „Не користете при обука за модели“ (откажување) во договорот.
  • Кога велам бришење, мислам само исчистете го екранот и заборавете на резервните копии и дневници.
  • Одржување на периодот на складирање подолго за „за секој случај“, наместо за намената.
  • Игнорирање дека преносот и складирањето се одвиваат и на серверот на давателот.

Сумирано

  • Личните податоци минуваат низ животен циклус; Најзапоставени фази се складирањето и депонирањето.
  • Податоците не смеат да се чуваат подолго отколку што е потребно за таа цел; Институцијата треба да воспостави политика за складирање и уништување.
  • Историите за разговор со вештачка интелигенција се исто така складирани податоци; треба да бидат вклучени во распоредот за отстранување и поставките за складирање.
  • Анонимизацијата ги зема податоците од KVKK; Псевдонимизацијата сè уште ги остава податоците лични.
  • Бришењето име не е анонимизација; Сите комбинации изложени на ризик од повторна идентификација треба да се генерализираат.

Задача за апликација

Изберете категорија на податоци што вашата организација ги обработува со вештачка интелигенција (на пример, записи за поддршка на клиентите). Напишете линија на политика за задржување и уништување за оваа категорија: период на задржување (оправдано), метод на уништување, дали е вклучена историја на разговори со вештачка интелигенција и одговорна улога. Потоа земете примерок запис од истите податоци и прво псевдонимизирајте го (чувајте ја табелата за совпаѓање одделно), потоа напишете кои полиња ќе ги генерализирате и како да го доведете овој запис до вистинска анонимизација. Конечно, подгответе пет прашања што го контролираат однесувањето за складирање податоци на алатката за вештачка интелигенција што ја користите и додајте го „безбедниот“ одговор што го очекувате на секое.

листа за проверка

  • [ ] Го определив периодот на задржување и методот на уништување за категоријата податоци.
  • [ ] Ја вклучив историјата на разговор со вештачка интелигенција во распоредот за уништување.
  • [ ] Ја проверив ставката за откажување „Не користете во обука за модели“.
  • [ ] Ја имплементирав разликата помеѓу псевдонимизацијата и анонимизацијата.
  • [ ] Имам генерализирани комбинации на терени кои се изложени на ризик од повторна идентификација.
  • [ ] Вклучив и резервни копии и дневници во опсегот на бришење.
  • [ ] Го ревидирав однесувањето за складирање податоци на алатката AI.