ഡാറ്റ പ്രൈവസി, സെക്യൂർ ടൂൾ സെലക്ഷൻ, അജ്ഞാതവൽക്കരണം

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകൾക്ക് ഉപഭോക്താവിൻ്റെ സെൻസിറ്റീവും സാമ്പത്തികവുമായ ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് അജ്ഞാതവൽക്കരണവും ആവശ്യകതയുടെ വിലയിരുത്തലും
• സ്വകാര്യത, ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ, വിദ്യാഭ്യാസത്തിലെ ഉപയോഗം എന്നിവയിൽ കോർപ്പറേറ്റ്, പൊതു AI ഉപകരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്
• കെവികെകെയുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ ഡാറ്റാ ലംഘനം, നിലനിർത്തൽ കാലയളവ്, മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കിടൽ അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്

ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രൊഫഷനുകളിലൊന്നാണ് ഇൻഷുറൻസ്. ഒരു ഇൻഷുറൻസ് ഫയൽ; ഇതിൽ ഐഡൻ്റിറ്റി വിവരങ്ങൾ, വിലാസം, വരുമാനം, ബാങ്ക് അക്കൗണ്ട്, ആരോഗ്യ ചരിത്രം, നാശനഷ്ട രേഖകൾ, ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റ്, ടൈറ്റിൽ ഡീഡ്, കുടുംബ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഈ ഡാറ്റയിൽ ചിലത് KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) ലെ "പ്രത്യേക സ്വഭാവമുള്ള വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ" എന്ന നിലയിൽ ഉയർന്ന പരിരക്ഷയ്ക്ക് വിധേയമാണ്; ആരോഗ്യം, ബയോമെട്രിക്, സമാനമായ ഡാറ്റ എന്നിവ ഇതിൻ്റെ സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ (പ്രത്യേകിച്ച് ക്ലൗഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവ) ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ ഡാറ്റ അനിയന്ത്രിതമായി പങ്കിടുന്നത്, ലംഘനത്തിനും വിശ്വാസ്യത നഷ്ടപ്പെടുന്നതിനുമുള്ള ഗുരുതരമായ അപകടമാണ്. ഒരിക്കൽ ചോർന്നാൽ, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുന്നത് എങ്ങനെ (വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു), കോർപ്പറേറ്റ്, പൊതു ഉപകരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സ്വകാര്യത വ്യത്യാസങ്ങൾ, ഡാറ്റാ ലംഘനം, സംഭരണം, മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കിടൽ എന്നിവയുടെ അപകടസാധ്യതകൾ കെവികെകെയുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം. ഈ യൂണിറ്റ് നിയമോപദേശമല്ല; പൊതുവായ തത്ത്വങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, നിർദ്ദിഷ്ട കേസിൽ പാലിക്കൽ/നിയമ വകുപ്പുമായി ബന്ധപ്പെടുക.

എന്തുകൊണ്ട് സ്വകാര്യത നിർണായകമാണ്: ഡാറ്റ തരങ്ങൾ

ഇൻഷുറൻസിൽ, പരിരക്ഷയുടെ നിലവാരം അനുസരിച്ച് ഡാറ്റ വേർതിരിക്കുന്നത് ആവശ്യമാണ്:

• ഐഡൻ്റിറ്റി ഡാറ്റ: പേര്, കുടുംബപ്പേര്, ടിആർ ഐഡി നമ്പർ, ജനനത്തീയതി, ബന്ധപ്പെടുക. ഇത് വ്യക്തിയെ നേരിട്ട് തിരിച്ചറിയുന്നു.
• സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ: വരുമാനം, ബാങ്ക് അക്കൗണ്ട്, പേയ്മെൻ്റ് ചരിത്രം. വ്യക്തിപരവും സെൻസിറ്റീവും.
• പ്രത്യേക ഗുണനിലവാര ഡാറ്റ: ആരോഗ്യം, ബയോമെട്രിക് ഡാറ്റ. ഏറ്റവും ഉയർന്ന സംരക്ഷണം; പ്രോസസ്സിംഗിന് കർശനമായ വ്യവസ്ഥകൾ (വ്യക്തമായ സമ്മതം അല്ലെങ്കിൽ നിയമപരമായ ഒഴിവാക്കൽ) ആവശ്യമാണ്.
• ഫയൽ ഡാറ്റ: പോളിസി നമ്പർ, ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റ്, ടൈറ്റിൽ ഡീഡ്, കേടുപാടുകൾ സംബന്ധിച്ച വിശദാംശങ്ങൾ. മറ്റുള്ളവരുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അത് വ്യക്തിത്വം വെളിപ്പെടുത്തും.

നിങ്ങൾ ഈ ഡാറ്റ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരുമ്പോൾ സംഭവിക്കുന്ന തിരിച്ചറിയൽക്ഷമതയാണ് ഏറ്റവും വലിയ അപകടം. "45 വയസ്സുള്ള സ്ത്രീ" അജ്ഞാതനാണെങ്കിൽ, "45 വയസ്സുള്ള സ്ത്രീ + ഒരു നിശ്ചിത ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റ് + ഒരു നിശ്ചിത വിലാസം" എന്നതിന് ഐഡൻ്റിറ്റി വെളിപ്പെടുത്താനാകും.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളിലേക്ക് ഒരു ഡാറ്റ നൽകിയ ശേഷം "ഡിലീറ്റ്" എന്ന് പറയുന്നത് യഥാർത്ഥത്തിൽ അത് ഇല്ലാതാക്കില്ല. ചില ഉപകരണങ്ങൾ ഇൻപുട്ട് സംഭരിക്കുകയും മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പോലും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിയമം: ഒരിക്കലും സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ അയയ്ക്കരുത്; അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അജ്ഞാതവൽക്കരണം വരുന്നു.

അജ്ഞാതവൽക്കരണം: അത് എങ്ങനെ ചെയ്യാം

അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും വസ്തുതാപരമായ തത്തുല്യമായത് ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; ഔട്ട്‌പുട്ട് ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്തതാക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. നല്ല അജ്ഞാതവൽക്കരണം:

• പേര്, ടിആർ ഐഡി, ടെലിഫോൺ, വിലാസം, പോളിസി നമ്പർ, ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റ്, ടൈറ്റിൽ ഡീഡ് വിവരങ്ങൾ എന്നിവ നീക്കം ചെയ്യുന്നു.
• വിശകലനപരമായി അർത്ഥവത്തായ ഒരു തത്തുല്യമായ അവയ്‌ക്ക് അദ്ദേഹം പകരം വയ്ക്കുന്നു: "45 വയസ്സ്, പുരുഷൻ, ഇൻഷുറൻസ് പോളിസി, സെൻട്രൽ അനറ്റോലിയ, ഏകപക്ഷീയമായ കൂട്ടിയിടി".
• ഇത് അപൂർവ/വ്യതിരിക്തമായ കോമ്പിനേഷനുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു: വളരെ നിർദ്ദിഷ്ടമായ ഒരു തൊഴിൽ + വളരെ ചെറിയ സ്ഥലം, അതിന് മാത്രം വ്യക്തിത്വം തുറക്കാൻ കഴിയും.
• മെഡിക്കൽ/സാങ്കേതിക അർത്ഥം നിലനിർത്തുന്നു: "കോംപ്ലിമെൻ്ററി ഹെൽത്ത്, ആസൂത്രിതമായ ഓർത്തോപീഡിക് സർജറി" പോലുള്ളവ.

നുറുങ്ങ്: അജ്ഞാതമാക്കിയ ശേഷം, സ്വയം ചോദിക്കുക: "ഒരു അപരിചിതൻ ഈ വാചകം വായിച്ചാൽ, അയാൾക്ക് ആ വ്യക്തിയെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ?" ഉത്തരം അതെ എന്നാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. പ്രത്യേകിച്ച് അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ (ചെറിയ ജില്ല + നിർദ്ദിഷ്ട ഇവൻ്റ്) അപകടകരമാണ്.

എൻ്റർപ്രൈസ് vs പൊതു ഉപകരണങ്ങൾ

എല്ലാ AI ടൂളുകൾക്കും ഒരേ നിലവാരത്തിലുള്ള സ്വകാര്യതയില്ല. അവ മൂന്ന് അളവുകളിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു:

1. ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ: ഇത് ഇൻപുട്ട് നിലനിർത്തുന്നുണ്ടോ, എത്ര നേരം?
2. പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുക: മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഇൻപുട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?
3. സ്ഥാനവും കരാറും: എവിടെയാണ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്, ഒരു കോർപ്പറേറ്റ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാറുണ്ടോ?

ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂഷണൽ (സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ കരാർ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉറപ്പുകൾ) ടൂളുകൾ പലപ്പോഴും വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാതിരിക്കുന്നതിനും സൂക്ഷിക്കുന്നതിനും പരിധികൾ നൽകുന്നു. പൊതു, സൗജന്യ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ഇൻപുട്ട് സംഭരിക്കാനും പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. നിയമം: സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ സ്ഥാപനം-അംഗീകൃതവും കരാർ ചെയ്തതുമായ മാർഗങ്ങളിലും കഴിയുന്നത്ര അജ്ഞാത ഫോമിലും മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യൂ. ഒരു അംഗീകൃതമല്ലാത്ത ടൂളിലേക്ക് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് ഡാറ്റാ പ്രൊസസറിനെ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതാക്കുന്നു.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: രഹസ്യാത്മക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സുരക്ഷിതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു

1. ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുക. ഐഡൻ്റിറ്റി / സാമ്പത്തിക / പ്രത്യേക നിലവാരം / ഫയൽ ഡാറ്റ.
2. ആവശ്യകത പരിശോധന. ഈ ടാസ്ക്കിന് ഈ ഡാറ്റ ശരിക്കും ആവശ്യമാണോ? ഇല്ലെങ്കിൽ, അത് ഉപയോഗിക്കരുത്.
3. അജ്ഞാതമാക്കുക. ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക, വസ്തുതാപരമായ തുല്യതകൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക, അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക.
4. വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഏജൻസി അംഗീകരിച്ച, കരാർ നൽകിയ വാഹനങ്ങൾ മാത്രം; പൊതു ഉപകരണത്തിന് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയൊന്നും ലഭ്യമല്ല.
5. കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുക. ടാസ്ക്കിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ പങ്കിടുക.
6. സംഭരണവും പങ്കിടലും നിയന്ത്രിക്കുക. എവിടെയാണ് നിങ്ങൾ ഔട്ട്‌പുട്ട് സംഭരിക്കുന്നത്, ആരുമായി പങ്കിടുന്നു; KVKK നിലനിർത്തൽ കാലയളവും മൂന്നാം കക്ഷി നിയമങ്ങളും പാലിക്കുക. നിങ്ങളുടെ അടയാളം വിടുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുന്നു. ഒരു ക്ലെയിം സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് സങ്കീർണ്ണമായ ആരോഗ്യ ഇൻഷുറൻസ് ഫയലിനെക്കുറിച്ച് AI-യോട് ചോദിക്കാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. ഇൻഷ്വർ ചെയ്തയാളുടെ പേര്, ഐഡി, രോഗനിർണയം എന്നിവ എഴുതുന്നതിനുപകരം, "52 വയസ്സ്, സ്ത്രീ, കോംപ്ലിമെൻ്ററി ഹെൽത്ത് പോളിസി, ആസൂത്രിത ഹൃദയ വാൽവ് ശസ്ത്രക്രിയ, വിവാദ തുക" എന്നിങ്ങനെയുള്ള ഒരു അജ്ഞാത സന്ദർഭം അദ്ദേഹം സൃഷ്ടിച്ചു. ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം കുറഞ്ഞിട്ടില്ല; സ്വകാര്യ ഡാറ്റ ഒരു ക്ലൗഡിലേക്കും പോയില്ല. ആരോഗ്യ ഡാറ്റ ഏറ്റവും ഉയർന്ന പരിരക്ഷയ്ക്ക് വിധേയമാണ്; ഈ ശീലം ലംഘനത്തെ തടഞ്ഞു.

കേസ് 2 - അപൂർവ കോമ്പിനേഷൻ ട്രാപ്പ്. "38 വയസ്സ്, സ്ത്രീ, [വളരെ ചെറിയ കൗണ്ടിയിൽ] ഒരേയൊരു ഫാർമസിസ്റ്റ്, പ്രൊഫഷണൽ ബാധ്യതാ നയം," ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ എഴുതി. ഇതിൽ സാങ്കേതികമായി പേരില്ലെങ്കിലും, ആ ജില്ലയിലെ ഒരേയൊരു ഫാർമസിസ്റ്റ് ആയതിനാൽ ഇത് അദ്ദേഹത്തിൻ്റെ വ്യക്തിത്വം നേരിട്ട് വെളിപ്പെടുത്തി. വിദഗ്ധൻ ഇത് ശ്രദ്ധിക്കുകയും "ചെറിയ സെറ്റിൽമെൻ്റ്, ഹെൽത്ത് കെയർ പ്രൊഫഷൻ" എന്ന് സാമാന്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്തു. അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നത് പേര് ഇല്ലാതാക്കുക മാത്രമല്ല, അത് തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവിനെ നശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കേസ് 3 - തെറ്റായ ടൂൾ സെലക്ഷൻ. വേഗതയ്‌ക്കായി, ഒരു ജീവനക്കാരൻ ഉപഭോക്തൃ ക്ലെയിം ബ്രേക്ക്‌ഡൗൺ ഒരു സൗജന്യ, പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യും. ടീം നയം പ്രാബല്യത്തിൽ വരുന്നു: സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ച, കരാർ ചെയ്ത ഉപകരണത്തിൽ മാത്രമേ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയുള്ളൂ. ജീവനക്കാരൻ ആദ്യം ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുകയും തുടർന്ന് അംഗീകൃത ടൂളിൽ റൺ ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. അംഗീകൃതമല്ലാത്ത ഒരു ടൂൾ ഉപയോഗിച്ചാൽ, ഡാറ്റ സംഭരണത്തിൻ്റെയും വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെയും അപകടസാധ്യത അനിയന്ത്രിതമായിരിക്കും.

പകർത്താവുന്ന നാല് നിർദ്ദേശങ്ങൾ

1) അജ്ഞാതവൽക്കരണ സഹായി:

ഇനിപ്പറയുന്ന വാചകത്തിൽ നിന്ന് എല്ലാ വ്യക്തിപരവും തിരിച്ചറിയുന്നതുമായ ഡാറ്റ നീക്കംചെയ്യുക: പേര്, കുടുംബപ്പേര്, ഐഡി, ജനനത്തീയതി, ടെലിഫോൺ, വിലാസം, പോളിസി നമ്പർ, ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റ്, ടൈറ്റിൽ ഡീഡ്, IBAN. വിശകലനപരമായ അർത്ഥം (ഉദാ. "45 വയസ്സ്, പുരുഷൻ, ഇൻഷുറൻസ് പോളിസി, ഏകപക്ഷീയമായ കൂട്ടിയിടി") ഉപയോഗിച്ച് വസ്തുതാപരമായ തത്തുല്യമായ ഒന്ന് ഉപയോഗിച്ച് അവയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. അപൂർവ/വ്യതിരിക്തമായ കോമ്പിനേഷനുകൾ (ചെറിയ സ്ഥലം + പ്രത്യേക തൊഴിൽ) സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. മെഡിക്കൽ/സാങ്കേതിക അർത്ഥം നിലനിർത്തുക. വാചകം: [ഒട്ടിക്കുക]

2) തിരിച്ചറിയൽ പരിശോധന:

തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത വാചകം പരിശോധിക്കുക: [ടെക്സ്റ്റ്]ചോദിക്കുക: ഒരു അപരിചിതന് ഈ വാചകമുള്ള വ്യക്തിയെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുമോ? ഒരു അപൂർവ കോമ്പിനേഷൻ (ചെറിയ സെറ്റിൽമെൻ്റ് + നിർദ്ദിഷ്ട തൊഴിൽ/ഇവൻ്റ്), അതുല്യമായ തീയതിയോ തുകയോ ഉണ്ടോ? അപകടസാധ്യതയുള്ള ഓരോ പോയിൻ്റും ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌ത് കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായി എങ്ങനെ സാമാന്യവത്കരിക്കാമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുക.

3) ഡാറ്റ ആവശ്യകതയും വർഗ്ഗീകരണവും:

ഇനിപ്പറയുന്ന ടാസ്‌ക്കിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുകയും ആവശ്യകത പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക: ടാസ്‌ക്: [വിവരണം] എൻ്റെ പക്കലുള്ള ഡാറ്റ: [ലിസ്റ്റ്]ഓരോ ഡാറ്റയ്ക്കും: തരം (ഐഡൻ്റിറ്റി/ഫിനാൻഷ്യൽ/സ്പെഷ്യൽ/ഫയൽ), ഈ ടാസ്‌ക്കിന് ഇത് ആവശ്യമാണോ (അതെ/ഇല്ല), ആവശ്യമെങ്കിൽ, അത് അജ്ഞാതമായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം. "ഉപയോഗിക്കരുത്" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക.

4) വാഹന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്:

ഇൻഷുറൻസ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു AI ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുക. ചോദ്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക: വാഹനം സ്ഥാപനം അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ? ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കരാർ ഉണ്ടോ? ഇത് പരിശീലനത്തിൽ ഇൻപുട്ട് സംഭരിക്കുന്നുണ്ടോ/ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ? ഡാറ്റ എവിടെയാണ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്? ഏത് ഡാറ്റ തരത്തിനാണ് ഇത് അനുയോജ്യം/അനുയോജ്യമായത്? അജ്ഞാതവൽക്കരണം മതിയോ?

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ക്ലയൻ്റ് അഹ്മെത് യിൽമാസിൻ്റെ ഫയൽ വിലയിരുത്തുക (TC 123..., മെഡിക്കൽ റിപ്പോർട്ട് അറ്റാച്ച് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു)."

പ്രശ്നം: ഐഡൻ്റിറ്റിയും സെൻസിറ്റീവ് (ആരോഗ്യ) ഡാറ്റയും നേരിട്ട് പങ്കിടുന്നു; KVKK ലംഘനത്തിൻ്റെ വലിയ അപകടസാധ്യത.

ശക്തമായത്: "ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത സന്ദർഭം പരിഗണിക്കുക: പ്രായം 52, സ്ത്രീ, അനുബന്ധ ആരോഗ്യ നയം, ആസൂത്രണം ചെയ്ത ശസ്ത്രക്രിയ, തർക്കം. തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങളൊന്നുമില്ല."

എന്തുകൊണ്ട് ഇത് നല്ലതാണ്: അനലിറ്റിക്കൽ അർത്ഥം സംരക്ഷിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഐഡൻ്റിറ്റിയും സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയും വെളിപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.

താരതമ്യ ചാർട്ട്

ഡാറ്റ തരം

സംരക്ഷണ നില

കൃത്രിമ ബുദ്ധിയിൽ ഉപയോഗിക്കുക

പേര്/TC/കോൺടാക്റ്റ്

ഉയർന്നത്

നീക്കം ചെയ്യുക, തുല്യമായത് ഇടുക

സാമ്പത്തിക (വരുമാനം/IBAN)

ഉയർന്നത്

നീക്കം ചെയ്യുക/പൊതുവൽക്കരിക്കുക

ആരോഗ്യം/പ്രത്യേക യോഗ്യതകൾ

ഏറ്റവും ഉയർന്നത്

ഒരിക്കലും അസംസ്കൃതമല്ല; അജ്ഞാത + അംഗീകൃത വാഹനം

പോളിസി നമ്പർ/പ്ലേറ്റ്/ടൈറ്റിൽ ഡീഡ്

ഇടത്തരം-ഉയരം

നീക്കം ചെയ്യുക; മാത്രം അപകടകരമാണ്

മൊത്തം/ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ

താഴ്ന്ന

ലഭ്യമാണ് (കോൺടാക്റ്റ് ഇല്ലെങ്കിൽ)

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• അസംസ്‌കൃത വ്യക്തിഗത/ആരോഗ്യ ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണവും കഠിനവുമായ ലംഘനം.
• പേര് ഡിലീറ്റ് ചെയ്താൽ മതി എന്ന ചിന്ത. അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ ഇപ്പോഴും ഐഡൻ്റിറ്റി വെളിപ്പെടുത്തിയേക്കാം.
• "പിന്നീട് ഇല്ലാതാക്കുക" എന്ന് പറയുന്നതിൽ ആശ്രയിക്കുന്നു. ടൂൾ പരിശീലനത്തിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുക/ഉപയോഗിക്കുകയായിരിക്കാം.
• അംഗീകൃതമല്ലാത്ത/പൊതു ഡ്രൈവിംഗ്. അനിയന്ത്രിതമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്.
• സംഭരണവും പങ്കിടലും നിയന്ത്രിക്കുന്നില്ല. ഔട്ട്‌പുട്ടിൻ്റെ പരിധിയില്ലാത്ത സംഭരണം, മൂന്നാം കക്ഷികളുമായി അനിയന്ത്രിതമായ പങ്കിടൽ.

ചുരുക്കത്തിൽ

ഇൻഷുറൻസ് ഡാറ്റ വളരെ സെൻസിറ്റീവ് ആണ്; ആരോഗ്യം പോലുള്ള പ്രത്യേക ഡാറ്റ KVKK ന് കീഴിൽ ഉയർന്ന പരിരക്ഷയ്ക്ക് വിധേയമാണ്. AI-ക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ തരംതിരിക്കുക, വെല്ലുവിളിക്കുക, അജ്ഞാതമാക്കുക: ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക, വസ്തുതാപരമായ തുല്യതകൾ അവതരിപ്പിക്കുക, അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂഷൻ-അംഗീകൃതവും കരാർ ചെയ്തതുമായ ടൂളുകളിലും കുറഞ്ഞ അളവിലും മാത്രം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക. കെവികെകെയുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ സംഭരണ ​​കാലയളവും മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കിടലും നിയന്ത്രിക്കുക, ഒരു ട്രെയ്സ് വിടുക. നിർദ്ദിഷ്ട കേസിൽ പാലിക്കൽ/നിയമവുമായി ബന്ധപ്പെടുക; ചോർന്ന ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു യഥാർത്ഥ കേടുപാട്/റഫറൻസ് ടെക്സ്റ്റ് നേടുക (ടെസ്റ്റിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾക്ക്). പ്രോംപ്റ്റ് #1 ഉപയോഗിച്ച് അജ്ഞാതമാക്കുക, തുടർന്ന് പ്രോംപ്റ്റ് #2 ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയൽ പരിശോധിക്കുക: വ്യക്തിയെ വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന അപൂർവ കോമ്പിനേഷനുകൾ ഇപ്പോഴും ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ ഉണ്ടോ? നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന ഓരോ അപകടസാധ്യതയും സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് നമ്പർ 4 ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI ടൂളും വിലയിരുത്തുക: ഇത് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാണോ?

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ഡാറ്റയെ അവയുടെ തരങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് തരംതിരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ആവശ്യകത പരീക്ഷ പ്രയോഗിച്ചു; ഞാൻ അനാവശ്യ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചിട്ടില്ല.
• [ ] ഞാൻ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുകയും അതിന് പകരം ഒരു വസ്തുതാപരമായ തത്തുല്യം നൽകുകയും ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ അപൂർവ/വ്യതിരിക്തമായ കോമ്പിനേഷനുകളെ സാമാന്യവൽക്കരിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഒരു തിരിച്ചറിയൽ പരിശോധന നടത്തി.
• [ ] ഞാൻ കമ്പനി അംഗീകരിച്ചതും കരാർ നൽകിയതുമായ വാഹനങ്ങൾ മാത്രമാണ് ഉപയോഗിച്ചത്.
• [ ] ഞാൻ KVKK അനുസരിച്ച് സംഭരണവും മൂന്നാം കക്ഷി പങ്കിടലും കൈകാര്യം ചെയ്തു; ഞാൻ ഒരു അടയാളം വിട്ടു.