AI & Quyền riêng tư

Bảo vệ quyền riêng tư đòi hỏi phải hiểu toàn bộ luồng dữ liệu. Việc ẩn tên hoặc sử dụng mô hình cục bộ không tự động giải quyết mọi rủi ro quyền riêng tư.

Những điểm chính rút ra

• Bản đồ tất cả các vị trí xử lý và lưu trữ.
• Giảm thiểu thông tin cho nhiệm vụ.
• Xác minh các điều khiển trên dữ liệu dẫn xuất cũng như dữ liệu gốc.

Xác định những gì được đưa vào hệ thống và những gì có thể suy ra từ đó. Lời nhắc, tài liệu, hình ảnh, ghi âm, kết quả công cụ và nhật ký sử dụng đều có thể chứa thông tin cá nhân. Ghi lại nhà cung cấp và dịch vụ nội bộ xử lý từng danh mục. Chỉ thu thập những gì tác vụ cần và thiết lập chính sách lưu trữ. Tách ngữ cảnh tạm thời khỏi bộ nhớ lưu trữ, phân tích, nhật ký gỡ lỗi và việc sử dụng đào tạo. Người dùng nên có thể hiểu các thiết lập liên quan mà không phải dựa vào tuyên bố không được hỗ trợ của trợ lý về hành vi của chính nó. Áp dụng kiểm soát truy cập cho dữ liệu gốc và dữ liệu dẫn xuất. Chỉ mục tìm kiếm, nhúng, phản hồi lưu trữ và báo cáo xuất ra có thể tiết lộ thông tin ngay cả sau khi tải lên gốc đã bị xóa. Kiểm tra xóa và cách ly tài khoản thông qua ứng dụng thực tế. Đánh giá kỹ các yêu cầu về quyền riêng tư kỹ thuật. Xóa danh tính và dữ liệu tổng hợp có thể có giới hạn, trong khi các phương pháp chính thức như quyền riêng tư khác biệt phụ thuộc vào cơ chế và tham số của chúng. Xem xét mục đích sử dụng, mô hình mối đe dọa và các yêu cầu áp dụng với chuyên môn phù hợp khi xử lý dữ liệu liên quan.

1. Giả sử một nhóm cần một thông điệp mẫu để kiểm tra phân loại. Bản gốc bao gồm địa chỉ đầy đủ, số đơn hàng và các chi tiết y tế không liên quan.
2. Thay thế hoặc loại bỏ các trường không cần thiết cho bài kiểm tra, sử dụng các chỗ giữ chỗ rõ ràng là hư cấu.
3. Giữ lại bất kỳ thông tin thực nào còn lại dưới các kiểm soát truy cập và lưu trữ đã được tài liệu hóa thay vì giả định mẫu là ẩn danh.

Hoạt động giả định này giảm thiểu việc phơi bày không cần thiết mà không cho rằng việc xóa đơn giản là chứng minh sự ẩn danh.