Gegevensbeveiliging en privacy in het tijdperk van AI: een perspectief op basis van het witboek van Stanford

‍

Nu organisaties steeds meer oplossingen voor kunstmatige intelligentie gaan gebruiken om efficiëntie en innovatie te stimuleren, zijn gegevensbeveiliging en privacy een topprioriteit geworden. Zoals wordt benadrukt in de samenvatting van de whitepaper van Stanford over dataprivacy en -bescherming in het tijdperk van AI (2023), "vormen gegevens de basis van alle AI-systemen" en "zal de ontwikkeling van AI de honger van ontwikkelaars naar trainingsgegevens blijven vergroten, waardoor een nog grotere wedloop om gegevens te verwerven wordt aangewakkerd dan we in de afgelopen decennia hebben gezien". Hoewel AI enorme mogelijkheden biedt, brengt het ook unieke uitdagingen met zich mee die een fundamentele heroverweging van onze benadering van gegevensbescherming vereisen. Dit artikel onderzoekt de belangrijkste beveiligings- en privacyoverwegingen voor organisaties die AI-systemen implementeren en biedt praktische richtlijnen voor het beschermen van gevoelige gegevens gedurende de gehele AI-levenscyclus.

‍

Inzicht in de beveiliging en privacy van kunstmatige intelligentie

Zoals wordt aangegeven in hoofdstuk 2 van het witboek van Stanford, getiteld "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape", vereist gegevensbeheer in het tijdperk van AI een aanpak die rekening houdt met onderling verbonden dimensies die verder gaan dan louter technische beveiliging. Volgens de samenvatting zijn er drie belangrijke suggesties om de privacyrisico's van de ontwikkeling en toepassing van AI te beperken:

1. Standaardgegevensverzameling denormaliseren, overstappen van opt-out naar opt-in systemen
2. Focus op de toeleveringsketen van AI-gegevens om privacy en gegevensbescherming te verbeteren
3. Veranderende benaderingen van de creatie en het beheer van persoonsgegevens, waarbij de ontwikkeling van nieuwe bestuursmechanismen wordt ondersteund

Deze dimensies vereisen specifieke benaderingen die verder gaan dan de traditionele IT-beveiligingspraktijken.

Heroverweging van gegevensverzameling in het tijdperk van AI

In het witboek van Stanford staat expliciet: "Het verzamelen van grotendeels onbeperkte gegevens brengt unieke privacyrisico's met zich mee die verder reiken dan het individuele niveau - ze vormen samen maatschappelijke schade die niet kan worden aangepakt door alleen individuele gegevensrechten uit te oefenen". Dit is een van de belangrijkste opmerkingen uit de samenvatting en vraagt om een fundamentele heroverweging van onze strategieën voor gegevensbescherming.

Standaardgegevensverzameling denormaliseren

Ik citeer rechtstreeks uit de eerste suggestie van de samenvatting van Stanford:

• Van opt-out naar opt-in: "Standaardgegevensverzameling denormaliseren door over te stappen van opt-out naar opt-in modellen. Gegevensverzamelaars moeten echte gegevensminimalisatie mogelijk maken door 'privacy by default'-strategieën en technische standaarden en infrastructuur aannemen voor zinvolle toestemmingsmechanismen."
• Effectieve gegevensminimalisatie: Implementeer 'privacy by default' door alleen de gegevens te verzamelen die strikt noodzakelijk zijn voor het specifieke gebruik, zoals aanbevolen in hoofdstuk 3 van het witboek 'Provocaties en voorspellingen'.
• Betekenisvolle toestemmingsmechanismen: Technische standaarden en infrastructuur aannemen die echt geïnformeerde en fijnmazige toestemming mogelijk maken.

‍

Implementatieaanbeveling: Implementeer een gegevensclassificatiesysteem dat automatisch gevoelige items labelt en passende controles toepast op basis van het gevoeligheidsniveau, met vooraf gedefinieerde instellingen voor niet-verzamelen.

‍

‍

De transparantie van de gegevensketen voor AI verbeteren

Volgens de tweede suggestie van de samenvatting van Stanford zijn transparantie en verantwoordingsplicht in de hele gegevensketen van fundamenteel belang voor elk regelgevend systeem dat de privacy van gegevens aanpakt.

Focus op de AI-dataketen

Het witboek stelt duidelijk dat het nodig is om "ons te richten op de toeleveringsketen van AI-gegevens om de privacy en gegevensbescherming te verbeteren. Het waarborgen van transparantie en verantwoording van de dataset gedurende de gehele levenscyclus moet een doel zijn van elk regelgevend systeem dat zich bezighoudt met gegevensprivacy." Dit houdt in:

• Volledige traceerbaarheid: gedetailleerd bijhouden van gegevensbronnen, transformaties en gebruik
• Transparantie van datasets: Zorgen voor inzicht in de samenstelling en herkomst van gegevens die worden gebruikt in modellen, met name in het licht van de zorgen die zijn geuit in hoofdstuk 2 met betrekking tot generatieve AI-systemen.
• Regelmatige audits: onafhankelijke audits uitvoeren van de processen voor gegevensverwerving en -gebruik

Aanbeveling voor implementatie: Implementeer een data provenance systeem dat de gehele levenscyclus van data gebruikt in de training en werking van AI-systemen documenteert.

De aanpak van gegevenscreatie en -beheer veranderen

De derde suggestie van de samenvatting van Stanford stelt dat het nodig is om "de benadering van de creatie en het beheer van persoonsgegevens te veranderen". Zoals vermeld in het document, "moeten beleidsmakers de ontwikkeling van nieuwe bestuursmechanismen en technische infrastructuren (bijv. gegevensmakelaars en infrastructuren voor het autoriseren van gegevens) ondersteunen om de uitoefening van individuele rechten en voorkeuren op het gebied van gegevens te ondersteunen en te automatiseren".

Nieuwe mechanismen voor gegevensbeheer

• Gegevensbemiddelaars: Ondersteun de ontwikkeling van entiteiten die kunnen optreden als fiduciaires namens individuen, zoals expliciet voorgesteld in het witboek.
• Infrastructuren voor gegevensautorisatie: Systemen creëren waarmee individuen granulaire voorkeuren kunnen uitspreken over het gebruik van hun gegevens
• Automatisering van individuele rechten: Mechanismen ontwikkelen die de uitoefening van individuele gegevensrechten automatiseren, waarbij, zoals benadrukt in hoofdstuk 3, wordt erkend dat individuele rechten alleen niet voldoende zijn.

Aanbeveling voor implementatie: Adopteer of draag bij aan de ontwikkeling van open standaarden voor gegevensautorisatie die interoperabiliteit tussen verschillende systemen en diensten mogelijk maken.

Bescherming van modellen voor kunstmatige intelligentie

De AI-modellen zelf vereisen specifieke bescherming:

• Modelbeveiliging: bescherm de integriteit en vertrouwelijkheid van modellen door codering en toegangscontrole
• Veilige inzet: gebruik containerisatie en ondertekening van code om modelintegriteit te garanderen
• Continue monitoring: monitoringsystemen implementeren om ongeautoriseerde toegang of abnormaal gedrag te detecteren

Implementatieaanbeveling: Zet 'beveiligingspoorten' in de ontwikkelingspijplijn die validatie van beveiliging en privacy vereisen voordat modellen in productie gaan.

Verdediging tegen aanvallen van buitenaf

AI-systemen hebben te maken met unieke aanvalsvectoren:

• Gegevensvergiftiging: Manipulatie van trainingsgegevens voorkomen
• Extraheren van gevoelige informatie: beschermen tegen technieken die trainingsgegevens uit modelresponsen kunnen halen
• Membership Inference: Het voorkomen van het bepalen van het lidmaatschap van specifieke gegevens van de trainingsdataset

Aanbeveling voor implementatie: Implementeer trainingstechnieken voor tegenstanders die modellen tijdens de ontwikkeling specifiek blootstellen aan potentiële aanvalsvectoren.

Sectorspecifieke overwegingen

Privacy- en beveiligingseisen verschillen aanzienlijk tussen sectoren:

Gezondheidszorg

• HIPAA-naleving voor beschermde gezondheidsinformatie
• Speciale bescherming voor genomische en biometrische gegevens
• Evenwicht tussen nut van onderzoek en bescherming van privacy

Financiële diensten

• PCI DSS vereisten voor betalingsinformatie
• Overwegingen met betrekking tot antiwitwaspraktijken (AML)
• Gevoelige klantgegevens beheren met verschillende privacybenaderingen

Publieke sector

• Verordeningen gegevensbescherming burgers
• Transparantie in algoritmische besluitvormingsprocessen
• Naleving van lokale, nationale en internationale privacyregels

Praktisch implementatiekader

Het implementeren van een allesomvattende aanpak van gegevensprivacy en -beveiliging bij AI vereist:

1. Privacy en beveiliging door ontwerp
   • Privacyoverwegingen opnemen in een vroeg stadium van de ontwikkeling
   • Privacyeffectbeoordelingen uitvoeren voor elke IA use case
2. Geïntegreerd gegevensbeheer
   • AI-beheer afstemmen op bredere initiatieven voor data governance
   • Consistente controles toepassen in alle gegevensverwerkingssystemen
3. Continue bewaking
   • Doorlopend toezicht op naleving van privacyregels implementeren
   • Basisgegevens vaststellen om afwijkingen te detecteren
4. Afstemming regelgeving
   • Zorgen voor naleving van huidige en veranderende regelgeving
   • Privacymaatregelen documenteren voor audits door regelgevende instanties

Casestudie: Implementatie in financiële instellingen

Een wereldwijde financiële instelling implementeerde een AI-gebaseerd fraudedetectiesysteem met een gelaagde aanpak:

• Niveau gegevensprivacy: Tokenisatie van gevoelige klantinformatie vóór verwerking
• Toestemmingsbeheer: Granulair systeem waarmee klanten kunnen bepalen welke gegevens mogen worden gebruikt en voor welke doeleinden
• Transparantie: Dashboard voor klanten dat laat zien hoe hun gegevens worden gebruikt in AI-systemen
• Bewaking: Voortdurende analyse van inputs, outputs en prestatiecijfers om mogelijke privacyschendingen op te sporen

Conclusie

Zoals duidelijk wordt gesteld in de samenvatting van het Stanford-witboek: "Hoewel bestaande en voorgestelde privacywetgeving, gebaseerd op wereldwijd aanvaarde Fair Information Practices (FIP's), de ontwikkeling van AI impliciet reguleert, is deze onvoldoende om de wedloop om gegevens te verwerven en de daaruit voortvloeiende individuele en systemische schade aan de privacy aan te pakken." Bovendien "biedt zelfs wetgeving die expliciete bepalingen bevat over algoritmische besluitvorming en andere vormen van AI niet de maatregelen voor gegevensbeheer die nodig zijn om de gegevens die in AI-systemen worden gebruikt op een zinvolle manier te reguleren."

In het tijdperk van AI kunnen gegevensbescherming en privacy niet langer als secundair worden beschouwd. Organisaties moeten de drie belangrijkste aanbevelingen uit het witboek opvolgen:

1. Overstappen van een ongedifferentieerd gegevensverzamelingsmodel naar een model gebaseerd op bewuste opt-in
2. Transparantie en verantwoording garanderen in de hele gegevensketen
3. Nieuwe bestuursmechanismen ondersteunen die individuen meer controle geven over hun gegevens

‍

De implementatie van deze aanbevelingen betekent een fundamentele verandering in de manier waarop we gegevens in het AI-ecosysteem opvatten en beheren. Zoals de analyse in de whitepaper van Stanford laat zien, zijn de huidige praktijken van gegevensverzameling en -gebruik onhoudbaar en dreigen ze het vertrouwen van het publiek in kunstmatige intelligentiesystemen te ondermijnen, terwijl ze systeemkwetsbaarheden creëren die veel verder gaan dan individuen.

‍

Het regelgevingslandschap is al aan het veranderen als reactie op deze uitdagingen, zoals blijkt uit de toenemende internationale discussies over de noodzaak om niet alleen de resultaten van AI te reguleren, maar ook de processen voor het vastleggen van gegevens die deze systemen voeden. Naleving van de regelgeving alleen is echter niet genoeg.

‍

Organisaties die een ethische en transparante benadering van gegevensbeheer hanteren, zullen beter gepositioneerd zijn in deze nieuwe omgeving en een concurrentievoordeel behalen door het vertrouwen van de gebruiker en een grotere operationele veerkracht. De uitdaging is om een balans te vinden tussen technologische innovatie en sociale verantwoordelijkheid, in het besef dat de werkelijke duurzaamheid van AI afhangt van het vermogen om de fundamentele rechten van de mensen die ermee worden bediend te respecteren en te beschermen.