Блог

Aug 20, 2023

Защита конфиденциальности данных в эпоху машинного обучения

Главная » ИИ » Инноваторы TL;DR Разбивка В мире принятия решений, ориентированных на данные, компании все чаще используют возможности машинного обучения (ML) для извлечения информации и оптимизации

Главная » ИИ » Новаторы

TL;DR Разбивка

В мире принятия решений, ориентированных на данные, компании все чаще используют возможности машинного обучения (ML) для извлечения ценной информации, оптимизации операций и поддержания конкурентоспособности. Тем не менее, достижения в этой области привели к усилению обеспокоенности по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Концепция, называемая машинным обучением с сохранением конфиденциальности, стала мощным подходом, который позволяет… Узнать больше

В мире принятия решений, ориентированных на данные, компании все чаще используют возможности машинного обучения (ML) для извлечения ценной информации, оптимизации операций и поддержания конкурентоспособности. Тем не менее, достижения в этой области привели к усилению обеспокоенности по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Концепция, называемая машинным обучением с сохранением конфиденциальности, стала мощным подходом, который позволяет организациям использовать потенциал машинного обучения, одновременно защищая конфиденциальные данные.

Модели машинного обучения изменили способы принятия решений компаниями благодаря их способности постоянно учиться и адаптироваться. Тем не менее, уязвимости безопасности выходят на первый план, когда организации используют эти модели для анализа различных наборов данных, включая конфиденциальную информацию. Эти уязвимости потенциально могут привести к утечке данных и последующим операционным рискам.

Существует две основные категории векторов атак, направленных на модели машинного обучения: инверсия модели и подмена модели. Инверсия модели влечет за собой изменение операций модели для расшифровки конфиденциальных данных, на которых она обучалась. Сюда входит личная информация (PII) или интеллектуальная собственность (IP).

И наоборот, подмена модели — это стратегия, при которой злоумышленники манипулируют входными данными, чтобы заставить модель принимать неправильные решения в соответствии со своими намерениями. Оба подхода используют слабые места в архитектуре модели, подчеркивая необходимость надежных мер безопасности.

В ответ на эти проблемы безопасности центральное место занимает концепция машинного обучения, сохраняющего конфиденциальность. Этот подход использует технологии повышения конфиденциальности (PET) для защиты данных на протяжении всего их жизненного цикла. Среди доступных технологий выделяются два варианта: гомоморфное шифрование и безопасные многосторонние вычисления (SMPC).

Гомоморфное шифрование — это революционная инновация, которая позволяет организациям выполнять вычисления над зашифрованными данными, сохраняя конфиденциальность данных. Применяя гомоморфное шифрование к моделям машинного обучения, компании могут применять эти модели к конфиденциальным данным, не раскрывая исходную информацию. Этот метод гарантирует, что модели, обученные на конфиденциальных данных, можно использовать в различных условиях, сводя к минимуму риски.

Безопасные многосторонние вычисления (SMPC) поднимают совместную работу на новый уровень, позволяя организациям совместно обучать модели на конфиденциальных данных, не ставя под угрозу безопасность. Этот метод защищает весь процесс разработки модели, данные обучения и интересы всех участвующих сторон. С помощью SMPC организации могут использовать разнообразные наборы данных, чтобы повысить точность моделей машинного обучения, сохраняя при этом конфиденциальность.

Безопасность данных остается ключевой проблемой, поскольку предприятия продолжают полагаться на машинное обучение для стимулирования роста и инноваций. Как только ценность ИИ/МО будет определена, организации должны уделять особое внимание безопасности, снижению рисков и управлению, чтобы обеспечить устойчивый прогресс. Благодаря развитию методов машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность, компании могут уверенно ориентироваться в этой сфере.

Машинное обучение, сохраняющее конфиденциальность, устраняет разрыв между возможностями машинного обучения и необходимостью обеспечения безопасности данных. Применяя PET, такие как гомоморфное шифрование и SMPC, организации могут получить доступ к информации, скрытой в конфиденциальных данных, не подвергая себя неоправданному риску. Такой подход предлагает гармоничное решение, позволяющее предприятиям соблюдать правила, поддерживать доверие клиентов и принимать обоснованные решения.