Некоторые меры, которые принимаются для обеспечения безопасности и конфиденциальности при использовании искусственного интеллекта:

• Управление доступом к данным. 2 Разработчики устанавливают контроль доступа, чтобы предотвратить несанкционированный доступ к информации. 2 Это может включать создание и внедрение систем управления доступом на основе ролей (RBAC), которые определяют роли пользователей и связанные с ними разрешения. 2
• Шифрование данных. 2 Шифрование данных важно для предотвращения несанкционированного доступа к конфиденциальной информации. 2 Разработчики гарантируют, что данные шифруются при хранении (при хранении на физическом устройстве) и при передаче (при передаче по сети). 2
• Соблюдение правил защиты данных. 2 Разработчики обеспечивают соответствие своих приложений соответствующим правилам защиты данных, таким как GDPR, CCPA и HIPAA. 2 Обычно это включает в себя реализацию мер защиты данных, таких как политики удаления данных и уведомления о конфиденциальности, а также документирование усилий по обеспечению соблюдения требований. 2
• Мониторинг и аудит. 2 Регулярный мониторинг и аудит приложений ИИ важны для выявления и устранения уязвимостей безопасности. 2 Разработчики регистрируют активность системы, анализируют журналы приложений и проводят аудит безопасности для выявления потенциальных угроз. 2
• Безопасность среды приложения. 2 Среда приложения, включая инфраструктуру, сети и устройства, используемые для размещения приложения ИИ и доступа к нему, должна быть защищена от потенциальных угроз кибербезопасности. 2 Это включает в себя такие меры, как сетевые брандмауэры, системы обнаружения вторжений и регулярные обновления безопасности. 2
• Обучение сотрудников. 1 Для всех сотрудников, участвующих в проектах ИИ, предоставляются учебные программы, в которых подчёркивается важность безопасности данных и рекомендаций, относящихся к разработке и развёртыванию ИИ. 1
• Разработка и обслуживание плана реагирования на инциденты. 1 План должен разработать чёткие процедуры для обнаружения, отчётности и устранения инцидентов безопасности, которые могут повлиять на модели, данные или инфраструктуру ИИ. 1
• Периодические оценки рисков. 1 Эти оценки помогают определить новые риски, связанные с моделями ИИ, процессами обработки данных и средами развёртывания. 1