Faida:
- Uwezo wa kuainisha walipa kodi na data ya kifedha ndani ya mfumo wa KVKK na wajibu wa usiri wa Sheria ya Utaratibu wa Ushuru na kuamua kiwango cha ulinzi.
- Uwezo wa kutumia kutokujulikana, ufichaji na hatua salama/taasisi za uteuzi wa zana kabla ya kutoa data kwa akili ya bandia.
- Uwezo wa kupata tabia ya kuepuka kuendesha gari bila kusimamiwa kwa kujua matokeo ya kisheria, uhalifu na kitaaluma ya ukiukaji wa faragha.
Mtaalamu huona maelezo ya karibu zaidi ya walipa kodi: mauzo, faida, harakati za benki, mishahara ya wafanyakazi, nambari za TR ID, mikataba, miundo ya ushirikiano. Taarifa hii inalindwa na tabaka mbili tofauti za kisheria: KVKK (Sheria ya Ulinzi wa Data ya Kibinafsi, sheria inayokataza usindikaji usioidhinishwa wa taarifa za kibinafsi) na wajibu wa usiri wa Sheria ya Utaratibu wa Ushuru (wajibu wa mtaalamu kuweka siri taarifa anazojifunza kutokana na wajibu wake). Katika enzi ya akili bandia, ulinzi huu unakabiliwa na tishio jipya: kubandika data nyeti katika zana isiyodhibitiwa. Kanuni ya kitengo hiki ni moja: data inalindwa kabla ya kuingia AI; Hakuna data nyeti inayoingia kwenye gari lisilosimamiwa.
Ulinzi wa safu mbili na kwa nini inapaswa kuchukuliwa kwa uzito
- Safu ya KVKK: Taarifa zote (jina, TR ID, mshahara, mawasiliano) mali ya watu halisi ni data ya kibinafsi. Usindikaji usioidhinishwa, uhamisho na ulinzi usiofaa utasababisha faini ya utawala na fidia.
- Safu ya usiri ya VUK: Mtaalamu hawezi kushiriki siri za fedha za walipa kodi na wahusika wengine. Ukiukaji hubeba matokeo ya jinai na kitaaluma (nidhamu).
Salio la majaribio au mishahara iliyobandikwa kwenye zana ya AI inayopatikana kwa umma inaweza kuchukuliwa "kuhamishiwa kwa mtu mwingine." Mara nyingi haijulikani jinsi zana huhifadhi data na ikiwa inatumika katika mafunzo. Kutokuwa na uhakika huu peke yake ni hatari ya kutosha.
Tahadhari: Wazo kwamba "hakuna mtu atakayeiona hata hivyo" sio utetezi wa kisheria. Mara data inapoingia kwenye mfumo usiodhibitiwa, iko nje ya udhibiti wako. Ukiukaji wa faragha ni hatari si kwa sababu ya uwezekano wa kutokea, lakini kwa sababu hauwezi kutenduliwa mara tu unapotokea.
Kabla ya kutoa data kwa AI: hatua za ulinzi
- Kuainisha. Je, data uliyo nayo ni ya kibinafsi, ya kifedha au ya umma? Amua kiwango cha ulinzi ipasavyo.
- Umuhimu wa swali. Je! ni muhimu kutoa data hii kwa mfano, au kazi inaweza kufanywa na data isiyojulikana / muhtasari?
- Usijulishe/ficha. Majina yao ni K1, K2; makampuni Ş1, Ş2; Badilisha TR ID na nambari za akaunti kwa mask. Jaza maelezo ya kipekee ambayo hutoa utambuzi usio wa moja kwa moja.
- Chagua gari salama. Ikiwezekana, tumia zana ya shirika/iliyoidhinishwa ambayo inahakikisha uhifadhi wa data.
- Weka njia. Rekodi ni data gani uliyotoa kwa zana gani na kwa ulinzi gani.
Aina ya data
mfano
mbinu ya uhifadhi
data ya utambulisho
Jina, TR ID
Mask/ficha utambulisho; kamwe kutoa mbichi
siri ya fedha
Mauzo, faida, benki
Fanya muhtasari / usijulishe; gari la biashara
data ya uhusiano
mshirika, muuzaji
Kujumlisha; ondoa maelezo ya kipekee
umma
mizania iliyotangazwa
inaweza kusindika kawaida
Je, kutokutambulisha kunafanywaje kwa vitendo?
Kutokutambulisha kunafanya utambulisho usifafanuliwe huku data ikiendelea kuwa muhimu. Kwa mfano, utakuwa na uchambuzi wa malipo: unaweka nambari ya mlolongo badala ya jina na TR ID, uchambuzi wa usambazaji wa mshahara hautavunjwa, lakini hakuna mtu anayeweza kutambuliwa. Jambo kuu ni utambuzi usio wa moja kwa moja: misemo kama vile "meneja mkuu wa kike pekee" au "mzee pekee wa miaka 92 katika kampuni ya watu 35" humpa mtu huyo mbali hata ukifuta jina; Hizi pia ni za jumla.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Uvujaji wa mishahara. Mwanafunzi anapakia orodha ya malipo ya watu 3,500 (jina, kadi ya kitambulisho, mshahara) kwenye zana isiyolipishwa ya wavuti na kusema "fanya muhtasari". Data inaendesha hatari ya kuchanganywa kwenye hifadhi ya gari; Ukiukaji wa usiri wa KVKK na VUK hutokea. Mteja akigundua, imekwisha. Njia sahihi ilikuwa kutumia gari lililoidhinishwa na shirika au kutoa tu usambazaji wa mshahara kwa kuficha jina/Kitambulisho chako cha TR.
Kesi 2 - utambuzi usio wa moja kwa moja. Mshauri anatoa mfano orodha ambayo yeye hufuta majina, lakini huacha maneno "meneja pekee wa kigeni wa kampuni." Kauli hii inamtoa mtu; Ufichaji utambulisho haupo. Somo: maelezo ya kipekee ambayo hutoa utambuzi usio wa moja kwa moja yanapaswa pia kuwa ya jumla.
Kesi ya 3 - Utunzaji mzuri. Kabla ya kuwasilisha data nyeti kwa muundo, ofisi hupitia hatua ya kawaida ya kutokutambulisha: kwa kutumia kiolezo, hubadilisha majina, vitambulisho na majina ya chapa kuwa misimbo, kisha kuchanganua. Ubora wa uchambuzi haupunguzi, hakuna utambulisho unaovuja. Faragha na ufanisi zinalindwa pamoja.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Fanya muhtasari wa malipo yafuatayo: [Ahmet Yılmaz, TC 123..., mshahara 45,000; ...]
Data ghafi ya kibinafsi huingia kwenye gari bila kudhibitiwa; Ni ukiukwaji wa moja kwa moja.
Agizo lenye nguvu:
Nitakupa seti ya data. KABLA ya kuchakata, tumia ufichaji utambulisho ufuatao na unionyeshe pia toleo lisilojulikana:- Mfanye mtu huyo majina K1, K2... - Ondoa Kitambulisho cha TR na nambari za akaunti kabisa.- Fanya majina ya kampuni/biashara T1, K2.... Jaza maelezo ya kipekee ambayo yanaweza kumtambulisha mtu kwa njia isiyo ya moja kwa moja. Kisha fanyia kazi toleo lisilojulikana tu.[DATA (iliyofichwa kadiri iwezekanavyo): ...]
Kumbuka: Ni salama kabisa kutoingiza data mbichi ya kibinafsi hata kidogo; Ukiingia, lazima ufunikwe kinyago na uwe kwenye gari salama.
Kwa usaidizi wa uainishaji wa data:
Ainisha kila moja ya nyanja zifuatazo: ni data ya kibinafsi, ni siri ya kifedha, ni ya umma? Andika kiwango cha ulinzi kilichopendekezwa kwa kila moja. Fields: [fieldnames, sampuli RETURN]
Ili kuunda kiolezo cha kutokutambulisha:
Tengeneza orodha ya kawaida ya kutokutambulisha ambayo ningetumia katika uchanganuzi wa salio la mishahara/jaribio: ni nyanja zipi zinafaa kufichwa, ambazo zinapaswa kuachwa, nifanye nini kutafuta kwa utambuzi usio wa moja kwa moja?
Kwa tathmini ya usalama wa gari:
Ni maswali gani ninapaswa kuuliza ninapotathmini iwapo zana ya AI inafaa kwa data nyeti ya walipa kodi (uhifadhi wa data, matumizi katika elimu, mkataba wa kampuni, eneo)? Tengeneza orodha.
Makosa ya kawaida
- Inaingiza data ghafi ya kibinafsi. Usiwahi kuingia gari bila uthibitishaji wa Jina/Kitambulisho cha TR.
- Kuruka utambuzi usio wa moja kwa moja. Maelezo ya kipekee yanatoa utambulisho hata kama jina limefutwa.
- Sio kuuliza juu ya usalama wa gari. Data nyeti haipewi bila kujua jinsi chombo huhifadhi data.
- Bila kuhoji ulazima. Ikiwa kazi inaweza kufanywa na data isiyojulikana/muhtasari, data ghafi haipewi kabisa.
- Sio kufuatilia. Ikiwa haijarekodiwa ni data gani ilitolewa wapi, uvunjaji hauwezi kufuatiliwa.
Kwa muhtasari
Data ya mlipakodi inalindwa katika tabaka mbili na dhima za usiri za KVKK na VUK, na hatari kubwa mpya katika umri wa akili bandia ni kubandika data nyeti kwa zana isiyodhibitiwa. Kabla ya data kuingizwa kwenye modeli, huainishwa, umuhimu wake unatiliwa shaka, vitambulisho kama vile jina/Kitambulisho cha TR hufunikwa na maelezo ambayo hutoa utambuzi usio wa moja kwa moja yanafanywa kwa ujumla; Ikiwezekana, ni zana ya ushirika iliyo salama, iliyohakikishwa na kuhifadhi data pekee ndiyo inatumiwa. Ukiukaji wa faragha ni madhara yasiyoweza kutenduliwa; Data salama zaidi ni data ambayo haijaingizwa kamwe.
Jukumu la maombi
Chukua faili nyeti ya kawaida (k.m. mishahara au salio la majaribio) mkononi mwako. Kwanza ainisha maeneo yao (siri ya kibinafsi/ya fedha/ya umma). Kisha tumia kiolezo cha kutokutambulisha: orodhesha maeneo ambayo utaficha, ambayo utaondoa, na utatafuta nini kwa utambulisho usio wa moja kwa moja. Hatimaye, tathmini ufaafu wa usalama wa zana ya kijasusi bandia unayotumia/utakayotumia pamoja na orodha hakiki.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimeainisha data kama siri ya kibinafsi/fedha/ya umma.
- [ ] Nilihoji ikiwa kweli ilikuwa muhimu kutoa data ghafi.
- [ ] Nilificha/niliondoa jina, TR ID na nambari za akaunti.
- [ ] Nina maelezo ya kipekee ya jumla ambayo hutoa utambuzi usio wa moja kwa moja.
- [ ] Nimetumia tu zana salama/biashara zilizo na dhamana za kuhifadhi data.
- [ ] Nilitathmini sera ya data (kuhifadhi, mafunzo) ya zana.
- [ ] Nilirekodi ni data ipi niliyotoa mahali kama ufuatiliaji.