Какие ограничения есть у нейросетей при работе с конфиденциальной информацией?

Некоторые ограничения нейросетей при работе с конфиденциальной информацией:

• Сложность интерпретации некоторых моделей. rspectr.com Например, глубокие нейронные сети достигают высокой точности, но принятие решений внутри сети становится труднопонимаемым для человека. rspectr.com Это усложняет обнаружение ошибок или аномалий в работе системы и затрудняет процесс отладки и улучшения. rspectr.com
• Подверженность атакам. rspectr.com Злоумышленники могут использовать различные методы, включая атаки на обучающие данные, чтобы внести искажения и нарушить работу сетей. rspectr.com Также существуют методы обхода систем защиты, основанные на анализе работы нейросетей, что может угрожать их эффективности. rspectr.com
• Недостоверность сведений. dzen.ru Искусственный интеллект иногда допускает естественные ошибки, например, приводит несуществующую статистику или определяет неоднозначные сведения как достоверные. dzen.ru
• Отсутствие по умолчанию разграничения конфиденциальной и публичной информации. dzen.ru Нейросети, обученные на открытых базах, не различают эту информацию, и безопасность сведений в первую очередь зависит от пользователей. dzen.ru
• Риски трансграничной передачи персональных данных. vc.ru zakon.ru Например, передача в сервисы, где значительная часть серверов размещена на территории США, документов, содержащих персональные данные, может квалифицироваться как трансграничная передача в страну, не обеспечивающую надлежащую защиту. vc.ru zakon.ru

Чтобы минимизировать риски утечки конфиденциальной информации при использовании нейросетей, рекомендуется отключать настройки по умолчанию, использовать платные подписки или API-версии сервисов, анонимизировать и псевдонимизировать данные, а также использовать временные чаты. vc.ru zakon.ru