Verbesserung der Datensicherheit und des Datenschutzes in KI-Systemen: Ein umfassender Ansatz zur Schließung regulatorischer Lücken
In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) von einer Nischentechnologie zu einer transformativen Kraft in verschiedenen Branchen entwickelt. Mit der zunehmenden Verfeinerung und Allgegenwart von KI-Systemen sind auch die Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes exponentiell gewachsen. Obwohl aktuelle regulatorische Bemühungen Fortschritte bei Sicherheitstests, Modellbewertungen und der möglichen Missbrauchsverhinderung von KI gemacht haben, haben sie größtenteils die kritischen Aspekte des granularen Datenzugriffs und der Tracking-Anforderungen übersehen. Diese Übersehen stellt eine erhebliche Lücke im Schutz sensibler Informationen und der Aufrechterhaltung des öffentlichen Vertrauens in KI-Technologien dar.
Was ist Sie vertrauen darauf, dass Ihre Organisation sicher ist. Aber können Sie das verifizieren?
Das Problem: Unzureichender Fokus auf Datensicherheit und Datenschutz
Aktuelle KI-Governance-Rahmenwerke, einschließlich des NIST KI-Risikomanagement-Frameworks, der Executive Order 14110 und der Roadmap für KI-Politik des US-Senats, haben wichtige Beiträge zum Bereich der KI-Regulierung geleistet. Jedoch greifen diese Rahmenwerke bei entscheidenden Aspekten der Datensicherheit und des Datenschutzes, insbesondere im Kontext der KI-Modellentwicklung und der Enterprise-KI-Implementierung, zu kurz.
Insbesondere fehlen diesen Rahmenwerken umfassende Bestimmungen für:
- Zugriffskontrollen für die Dateneingabe
- Überwachungsmechanismen für Datenbewegungen und -nutzung
- Sichere Protokolle für Datenübertragung und -speicherung
Diese Übersehen ist besonders besorgniserregend, wenn man die Sicherheit der Daten betrachtet, die in KI-Trainingsmodelle und Wissensdatenbanken fließen, die von vortrainierten KI-Modellen genutzt werden. Da KI-Systeme weiterhin enorme Datenmengen verarbeiten, einschließlich personenbezogener und geschützter Gesundheitsinformationen (personenbezogene Daten/Gesundheitsinformationen), kontrollierte unklassifizierte Informationen (CUI), und andere geschützte Regierungsdatenklassifikationen, wird der Bedarf an robusten Sicherheitsmaßnahmen immer dringender.
Die Folgen unzureichenden Datenschutzes
Das Fehlen strenger Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen in KI-Systemen kann zu schwerwiegenden Konsequenzen führen:
- Datenpannen: Ohne angemessene Zugriffskontrollen und sichere Speicherprotokolle werden KI-Systeme anfällig für Datenpannen, wodurch sensible Informationen unbefugten Parteien ausgesetzt werden können.
- Verletzungen der Privatsphäre: Unzureichende Überwachungsmechanismen können zu Missbrauch oder unbefugter Weitergabe persönlicher Daten führen, was die Privatsphäre Einzelner verletzt und das öffentliche Vertrauen in KI-Technologien untergräbt.
- Nichteinhaltung der Vorschriften: Da Datenschutzregulierungen wie DSGVO und CCPA immer strenger werden, riskieren KI-Systeme, die keine angemessenen Datenhandhabungsprotokolle haben, die Nichteinhaltung und erhebliche Strafen.
- Algorithmische Verzerrung: Unzureichende Kontrolle über Dateneingaben kann zu voreingenommenen KI-Modellen führen, die bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten weiterführen oder verschärfen.
- Verlust des öffentlichen Vertrauens: Da das Bewusstsein für Datenschutzprobleme wächst, können unzureichende Schutzmaßnahmen zu einem Verlust des öffentlichen Vertrauens in KI-Technologien führen, was deren Annahme und Entwicklung potenziell behindert.
Vorschlag: Priorisierung der Daten über alles andere
Um diese kritischen Lücken in den derzeitigen Governance-Rahmenwerken für KI zu schließen, schlagen wir von Kiteworks einen umfassenden Ansatz vor, der sich auf die Verbesserung der Datensicherheit und des Datenschutzes in KI-Systemen konzentriert. Dieser Ansatz basiert auf zwei Schlüsselsäulen:
- Implementierung von Zero-Trust-Prinzipien für den Umgang mit privaten Daten.
Das zero trust Sicherheitsmodell, das auf dem Prinzip “niemals vertrauen, immer verifizieren” basiert, bietet ein robustes Rahmenwerk zum Schutz sensibler Daten in KI-Systemen. Wir schlagen vor, dieses Modell auf die KI-Verarbeitung zu erweitern durch die folgenden Maßnahmen:
a) Durchsetzung des Prinzips der geringsten Rechte: Implementierung strikter Zugriffskontrollen, die Benutzern das minimal notwendige Zugriffslevel gewähren, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Dieser Ansatz minimiert das Risiko des unbefugten Datenzugriffs und reduziert das potenzielle Ausmaß von Sicherheitsverletzungen.
b) Verfolgung eines “Niemals vertrauen, immer verifizieren”-Ansatzes: Implementierung kontinuierlicher Authentifizierungs- und Autorisierungsprozesse für alle Datenzugriffsanfragen, unabhängig vom Standort oder Netzwerk des Benutzers.
c) Aufrechterhaltung kontinuierlicher Überwachung: Implementierung von Echtzeitüberwachung und Protokollierung aller Datenzugriffe und -bewegungen innerhalb der KI-Systeme. Dies ermöglicht eine schnelle Erkennung und Reaktion auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen.
- Transparenz und Berichterstattung sind ebenso entscheidend wie Zero-Trust-Kontrollen.
Zusätzlich, um einen umfassenden Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten, schlagen wir die Einrichtung expliziter Anforderungen für die Datenspeicherung, den Übergang und die Verfolgung sowie Berichterstattung der Nutzung vor, insbesondere für:
a) Personenbezogene Daten (PII): Implementierung detaillierter Nachverfolgungs- und Berichtsmechanismen für alle in KI-Systemen verwendeten PII, einschließlich deren Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Löschung.
b) Kontrollierte nicht klassifizierte Informationen (CUI): Etablieren Sie strikte Protokolle für den Umgang mit CUI in KI-Systemen, einschließlich detaillierter Prüfprotokolle und Nutzungsberichte.
c) Andere geschützte Regierungsdatenklassifikationen: Entwickeln Sie spezifische Nachverfolgungs- und Berichtsanforderungen für verschiedene Regierungs-Datenklassifikationen die in KI-Systemen verwendet werden, um die Einhaltung relevanter Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherzustellen.
Vorteile des vorgeschlagenen Ansatzes
Die Umsetzung dieser Maßnahmen wird erhebliche Vorteile bringen:
- Verbesserter Datenschutz: Durch die Implementierung von Zero-Trust-Prinzipien und umfassenden Tracking-Mechanismen wird sensiblen Daten ein besserer Schutz vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch geboten.
- Verbesserte regulatorische Compliance: Die vorgeschlagenen Maßnahmen werden KI-Systemen helfen, sich an bestehende und aufkommende Datenschutzvorschrifen anzupassen, wodurch rechtliche und finanzielle Risiken verringert werden.
- Erhöhtes öffentliches Vertrauen: Robuste Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen werden dazu beitragen, das öffentliche Vertrauen in KI-Technologien zu stärken und deren Akzeptanz und Entwicklung zu fördern.
- Verringerte algorithmische Verzerrung: Eine bessere Kontrolle über Dateneingaben und Modellverhalten wird dazu beitragen, das Risiko algorithmischer Verzerrungen zu mindern und gerechtere KI-Systeme zu fördern.
- Fortschrittliche Innovation: Durch die Festlegung klarer Richtlinien für den Datenumschlag können Entwickler sich auf Innovation konzentrieren, ohne Sicherheit und Datenschutz zu kompromittieren.
Da KI weiterhin verschiedene Aspekte unseres Lebens revolutioniert, ist es von größter Bedeutung, die Sicherheit und Privatsphäre der Daten, die diese Systeme antreiben, zu gewährleisten. Die derzeitige regulatorische Landschaft, die wichtige Aspekte der KI-Verwaltung anspricht, bietet keinen umfassenden Schutz für sensible Daten.
Durch die Implementierung von Zero-Trust-Prinzipien, die Ausweitung dieser Prinzipien auf KI-Modelle und die Festlegung expliziter Anforderungen für die Datennachverfolgung und -berichterstattung können wir die Sicherheit und Privatsphäre von KI-Systemen erheblich verbessern. Dieser umfassende Ansatz schließt nicht nur die derzeitigen Lücken in den KI-Governance-Rahmenwerken, sondern legt auch eine starke Basis für die verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Technologien.
Während wir voranschreiten, ist es entscheidend, dass politische Entscheidungsträger, Branchenführer und Forscher bei der Umsetzung dieser Maßnahmen zusammenarbeiten. Indem wir dies tun, können wir eine Umgebung fördern, in der KI gedeihen kann, während die höchsten Standards für Datenschutz und Privatsphäre aufrechterhalten werden. Dieser ausgewogene Ansatz wird nicht nur das öffentliche Vertrauen in KI-Technologien stärken, sondern auch den Weg für verantwortungsvolle Innovationen in diesem sich schnell entwickelnden Bereich ebnen.
Die Reise hin zu sicheren und datenschutzfreundlichen KI-Systemen ist komplex und andauernd. Indem wir jedoch diese kritischen Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes angehen, können wir sicherstellen, dass das transformative Potenzial der KI realisiert wird, ohne die grundlegenden Rechte und das Vertrauen von Einzelpersonen und Organisationen zu beeinträchtigen. Während wir weiterhin die Grenzen dessen verschieben, was KI erreichen kann, lassen Sie uns sicherstellen, dass wir dies mit einem unerschütterlichen Engagement für den Schutz der Daten tun, die diese Fortschritte ermöglichen.
Mit Kiteworks können Organisationen ihre sensiblen Inhaltskommunikationen, Datenschutz und Compliance-Initiativen effektiv verwalten ab KI-Risiko. Das Kiteworks Private Content Network bietet inhaltsdefinierte Zero-Trust-Kontrollen, die den Zugriff mit dem Prinzip der minimalsten Rechte auf der Inhaltsebene definieren und Next-Gen DRM Funktionen bieten, die Downloads aus der KI-Verarbeitung blockieren. Kiteworks nutzt ebenfalls KI, um anomale Aktivitäten zu erkennen – zum Beispiel plötzliche Spitzen in Zugriffen, Bearbeitungen, Sendungen und Freigaben von sensiblen Inhalten. Die Vereinheitlichung von Governance, Compliance und Sicherheit von sensiblen Inhaltskommunikationen im Private Content Network erleichtert und beschleunigt diese KI-Aktivitäten über Kanäle sensibler Inhaltskommunikationen. Zudem erhöht sich die Effektivität der KI-Funktionen, da mehr Granularität in die Governance-Kontrollen eingebaut wird.
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Zusätzliche Ressourcen
- Blogbeitrag Vertrauen in generative KI durch einen Zero Trust-Ansatz aufbauen
- Blogbeitrag US-Exekutivverordnung über künstliche Intelligenz fordert sichere, sichere und vertrauenswürdige Entwicklung
- Bericht Kiteworks: Das sichere Rückgrat, das Fortschritte in ethischer KI ermöglicht
- Blogbeitrag KI für Gutes und Schlechtes in der Cybersicherheit
- Blogbeitrag Das Versprechen von DRM und warum es typischerweise scheitert