Јединица 10 / 11

Приватност података, сигуран избор алата и анонимизација

Добици:

  • Анонимизација и процена неопходности пре давања осетљивих и финансијских података корисника алатима вештачке интелигенције
  • Способност разликовања разлика између корпоративних и јавних АИ алата у приватности, задржавању података и употреби у образовању
  • Способност управљања ризицима од кршења података, периода задржавања и дељења трећих страна у оквиру КВКК-а

Осигурање је једна од професија које раде са најосетљивијим подацима. Досије осигурања; Може укључивати информације о идентитету, адресу, приход, банковни рачун, здравствену историју, евиденцију о штети, регистарску таблицу, власнички лист, па чак и податке о породици. Неки од ових података подлежу највишој заштити као „лични подаци посебне природе“ у КВКК (Закон о заштити података о личности); Здравствени, биометријски и слични подаци су типични примери за то. Неконтролисано дељење ових података приликом коришћења алата вештачке интелигенције (посебно оних заснованих на облаку) представља озбиљан ризик од кршења и губитка поверења. Када једном процуре, подаци се не могу повратити. У овој јединици ћете научити како да анонимизирате податке о клијентима (уклањању личних података) пре него што их дате вештачкој интелигенцији, о разликама у приватности између корпоративних и јавних алата и како да управљате ризицима од повреде података, складиштења и дељења трећих страна у оквиру КВКК-а. Ова јединица није правни савет; Објашњава опште принципе, консултујте одељење за усаглашеност/правно у конкретном случају.

Зашто је приватност критична: типови података

У осигурању је потребно издвојити податке према степену заштите:

  • Подаци о идентитету: Име, презиме, ТР ИД број, датум рођења, контакт. Он директно идентификује особу.
  • Финансијски подаци: Приходи, банковни рачун, историја плаћања. Лично и осетљиво.
  • Подаци о посебном квалитету: Здравствени, биометријски подаци. Највиша заштита; За обраду су потребни строжи услови (експлицитна сагласност или законски изузетак).
  • Подаци о фајлу: број полисе, регистарска таблица, власнички лист, детаљ о штети. Када се комбинује са другима, може открити идентитет.

Највећа опасност је могућност идентификације која се јавља када обједините ове податке. Док је "45 година стара жена" анонимна, "45 година жена + одређена регистарска таблица + одређена адреса" може открити идентитет.

Пажња: Изговарање „избриши“ након давања података алату за вештачку интелигенцију заправо их не брише. Неки алати чувају унос и чак га користе за обуку модела. Правило: никада не шаљите осетљиве податке; Анонимизација долази пре слања.

Анонимизација: како то учинити

Анонимизација је уклањање информација које могу да се идентификују и замена чињеничним еквивалентом; Циљ је учинити особу непрепознатљивом уз одржавање квалитета излаза. Добра анонимност:

  • Уклања име, ТР ИД, телефон, адресу, број полисе, регистарске таблице и информације из власничког листа.
  • Он их замењује аналитички значајним еквивалентом: „45 година, мушкарац, полиса осигурања, Централна Анадолија, једнострани судар”.
  • Избегава ретке/изразите комбинације: веома специфична професија + веома мало место, које само може да отвори идентитет.
  • Задржава медицинско/техничко значење: као што је "комплементарно здравље, планирана ортопедска хирургија".
Савет: Након што сте анонимизирали, запитајте се: „Ако странац прочита овај текст, да ли би могао да пронађе ту особу?“ Ако је одговор да, генерализујте даље. Посебно ретке комбинације (мали округ + одређени догађај) су опасне.

Ентерприсе против јавних алата

Немају сви АИ алати исти ниво приватности. Они се разликују у три димензије:

  1. Задржавање података: Да ли задржава унос и колико дуго?
  2. Употреба у обуци: Да ли користи инпут за обуку модела?
  3. Локација и уговор: Где се обрађују подаци, да ли постоји корпоративни уговор о обради података?

Институционални алати (уговорна средства институције, гаранције за обраду података) често нуде ограничења за некоришћење и чување података у образовању. Јавни, бесплатни алати могу да чувају унос и да га користе у обуци. Правило: осетљиви подаци се обрађују само на начин који је одобрила институција, уговорена средства иу што је могуће анонимнијем облику. Уношење података о клијентима у неодобрени алат чини процесор података неконтролисаним.

Корак по корак: Безбедан рад са поверљивим подацима

  1. Класификујте податке. Идентитет / финансијски / посебан квалитет / подаци о фајлу.
  2. Тест неопходности. Да ли су ови подаци заиста неопходни за овај задатак? Ако не, немојте га користити.
  3. Анонимизирај. Уклоните идентификаторе, замените чињеничне еквиваленте, генерализујте ретке комбинације.
  4. Изаберите возило. Само возила одобрена од стране агенције; Нема осетљивих података доступних јавном алату.
  5. Радите са минималним подацима. Поделите минимум информација потребних за задатак.
  6. Управљајте складиштењем и дељењем. Где чувате излаз, са ким га делите; Придржавајте се КВКК периода задржавања и правила треће стране. Оставите свој траг.

три мини кофера

Случај 1 — Заштита осетљивих података. Специјалиста за потраживања је желео да пита АИ о сложеном досијеу здравственог осигурања. Уместо да напише име, личну карту и дијагнозу осигураника, створио је анонимни контекст као што је „52 године, женско, комплементарна здравствена политика, планирана операција срчаних залистака, спорни износ”. Квалитет резултата није смањен; Приватни подаци нису отишли ​​ни у један облак. Здравствени подаци подлежу највишој заштити; ова навика је спречила кршење.

Случај 2 — Ретка комбинована замка. „38 година, жена, једини фармацеут у [веома малом округу], политика професионалне одговорности“, написао је један стручњак. Иако ово технички није садржало име, директно је откривало његов идентитет пошто је био једини фармацеут у том округу. Стручњак је то приметио и генерализовао као „мало насеље, здравствена струка“. Анонимизација није само брисање имена, већ уништавање препознатљивости.

Случај 3 — Погрешан избор алата. Ради брзине, запослени би отпремио анализу потраживања купаца у бесплатни, јавни алат. Политика тима ступа на снагу: подаци о клијентима се обрађују само у уговореном алату који је одобрила институција. Запослени је прво анонимизирао податке, а затим их покренуо у одобреном алату. Ако би се користио неодобрени алат, ризик од складиштења података и употребе у образовању био би неконтролисан.

Четири упита за копирање

1) Помоћник за анонимизацију:

Уклоните све личне и идентификационе податке из следећег текста: име, презиме, лична карта, датум рођења, телефон, адреса, број полисе, регистарске таблице, власнички лист, ИБАН. Замените их чињеничним еквивалентом са аналитичким значењем (нпр. „45 година, мушкарац, полиса осигурања, једнострани судар“). Генерализујте ретке/изразите комбинације (мало место + посебно занимање). Задржати медицинско/техничко значење. Текст: [налепити]

2) Провера препознатљивости:

Проверите следећи анонимни текст за препознавање: [текст]Питајте: Може ли странац да пронађе особу са овим текстом? Да ли постоји ретка комбинација (мало насеље + одређена професија/догађај), јединствени датум или износ? Истакните сваку ризичну тачку и предложите како да безбедније генерализујете.

3) Захтеви за податке и класификација:

Класификујте и тестирајте податке потребне за следећи задатак: Задатак: [опис] Подаци које имам: [листа]За сваки податак: тип (идентитет/финансијски/посебни/фајл), да ли је потребан за овај задатак (да/не), ако је потребно, како да се користи анонимно. Означите непотребне податке као "не користити".

4) Контролна листа за избор возила:

Направите контролну листу пре употребе АИ алата са подацима о осигурању. Укључите питања: Да ли је возило одобрено од стране институције? Да ли постоји уговор о обради података? Да ли чува/користи инпут у обуци? Где се обрађују подаци? За који тип података је погодан/неприкладан? Да ли је анонимизација довољна?

Слаби промпт / Јаки промпт

Слабо: „Процените досије клијента Ахмета Јилмаза (ТЦ 123..., медицински извештај у прилогу).“
Проблем: Идентитет и осетљиви (здравствени) подаци се деле директно; велики ризик од кршења КВКК.
Снажан: „Узмите у обзир следећи анонимни контекст: 52 године, жена, додатна здравствена политика, планирана операција, спорни износ. Нема информација за идентификацију.“
Зашто је то добро: Аналитичко значење је очувано, идентитет и осетљиви подаци се не откривају.

упоредни графикон

Тип података

Ниво заштите

Употреба у вештачкој интелигенцији

Име/ТЦ/контакт

висока

Уклоните, ставите еквивалент

Финансијски (приходи/ИБАН)

висока

Уклони / генерализује

Здравствене/специјалне квалификације

највиши

Никад сирово; анонимно + одобрено возило

Број/таблица/власнички лист

средње висок

Ремове; сама је ризична

Агрегат/статистика

ниско

Доступно (ако нема контакта)

Уобичајене грешке

  • Лепљење необрађених личних/здравствених података. Најчешћи и најтежи прекршај.
  • Мислећи да је довољно само брисање имена. Ретке комбинације још увек могу открити идентитет.
  • Ослањајући се на то да кажете „избриши касније“. Алат можда чува/користи податке у обуци.
  • Неодобрена/јавна вожња. Неконтролисана обрада података.
  • Не управља складиштењем и дељењем. Неограничено складиштење резултата, неконтролисано дељење са трећим лицима.

Укратко

Подаци о осигурању су веома осетљиви; Посебни подаци као што је здравље подлежу највишој заштити према КВКК. Класификујте, оспорите и анонимизирајте податке пре него што их дате АИ: уклоните идентификаторе, уведите чињеничне еквиваленте, генерализујте ретке комбинације. Осетљиве податке обрадити само у уговореним алатима које је одобрила институција и то у минималној мери. Управљајте периодом складиштења и дељењем треће стране у оквиру КВКК-а и оставите траг. Консултујте усаглашеност/право у конкретном случају; Процурели подаци се не могу повратити.

Задатак апликације

Набавите праву штету/референтни текст (у сврху тестирања). Анонимизирајте уз помоћ бр. 1, а затим провјерите препознавање уз помоћ бр. 2: да ли још увијек постоје ријетке комбинације у тексту које би могле открити особу? Генерализујте сваки ризик који нађете. Такође процените АИ алат који користите са контролном листом број 4: да ли је погодан за осетљиве податке?

контролна листа

  • [ ] Податке сам класификовао према њиховим врстама.
  • [ ] Применио сам тест неопходности; Нисам користио непотребне податке.
  • [ ] Уклонио сам идентификаторе и заменио их чињеничним еквивалентом.
  • [ ] Генерализовао сам ретке/изразите комбинације.
  • [ ] Урадио сам проверу препознатљивости.
  • [ ] Користио сам само возила одобрена од стране компаније, уговорена возила.
  • [ ] Управљао сам складиштењем и дељењем треће стране у складу са КВКК; Оставио сам траг.