Duomenų nuasmeninimas naudojantis „ChatGPT“, „Claude“ ar kitais įrankiais
Vis daugiau organizacijų integruojant „OpenAI“ „Anthropic“ ar kitų tiekėjų API ar tiesiog naudojantis asistentais savo veiklos procese duomenų saugumas ir privatumas tampa esminiu klausimu. Nuasmeninant duomenis prieš juos siunčiant į API ar naudojant asistento įrankiuose galima veiksmingai apsaugoti jautrią informaciją. Šiame straipsnyje aptarsime įvairius duomenų nuasmeninimo metodus kurie galėtų padėti apsaugoti jūsų duomenis tuo pačiu leidžiant išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes.
Kas yra nuasmeninimas?
Duomenų nuasmeninimo (anonimizavimo) metodai
- Duomenų maskavimas (angl. data masking). Jautri informacija tokia kaip banko kortelių numeriai asmens kodai ar pan. yra pakeičiama bereikšmiais simboliais arba fiktyviais bet realistiškai atrodančiais duomenimis. Tai leidžia panaudoti duomenis nekeliant grėsmės originalios informacijos privatumui.
- Pseudonimizacija. Asmeninė informacija pakeičiama pseudoniminiu identifikatoriumi arba pseudonimu. Dažnai pseudonimizuojami vardai adresai asmens kodai. Taip sumažinama asmeninės informacijos atskleidimo ar netinkamo panaudojimo rizika tuo pačiu leidžiant duomenis naudoti teisėtiems tikslams.
- Duomenų agregavimas (angl. aggregation). Duomenys iš daugybės šaltinių apjungiami pateikiant apibendrintą vaizdą. Tai leidžia įžvelgti tendencijas ir dėsningumus priimti sprendimus tačiau neatskleidžiant konkrečių asmenų informacijos.
- Duomenų apibendrinimas (angl. generalization). Konkreti reikšmė pakeičiama bendresnėmis kategorijomis ar intervalais. Pavyzdžiui tikslus adresas gali būti pakeistas miesto dalimi (centras priemiestis) o amžius - amžiaus grupe (30-40 metų).
- Duomenų apkeitimas (angl. swapping). Tikros reikšmės pakeičiamos fiktyviais tačiau panašiais duomenimis. Pavyzdžiui vardas „Jonas Jonaitis“ pakeičiamas į „Petras Petraitis“ o adresas „Vilniaus g. 10“ į „Kauno g. 5“.
Kombinuojant skirtingus duomenų nuasmeninimo metodus galima pasiekti aukštą privatumo lygį tuo pačiu išlaikant duomenų kokybę tyrimams analizei ir kitiems tikslams.
Ką reikia apsvarstyti prieš nuasmeninant duomenis?
- Duomenų tipas. Skirtingiems duomenų tipams (tekstui nuotraukoms audio įrašams) gali prireikti skirtingų nuasmeninimo metodų.
- Nuasmeninimo lygis. Nustatykite reikiamą nuasmeninimo lygį pagal duomenų jautrumą ir su tuo susijusią privatumo riziką.
- Duomenų tinkamumas. Įsitikinkite kad nuasmeninimo procesas ir pasirinktas metodas nepakenks duomenų tinkamumui numatytam tikslui.
- Atitikimas teisės aktams. Užtikrinkite kad nuasmeninimo procesas atitinka taikomas duomenų apsaugos taisykles pavyzdžiui BDAR ar pan.
Išvados
Tinkamai įgyvendinus duomenų nuasmeninimo praktiką savo veiklos procesuose galėsite padidinti vartotojų pasitikėjimą ir užtikrinti atitiktį duomenų apsaugos reglamentams. Visada reikėtų pasitarti su organizacijos teisininku ar duomenų apsaugos pareigūnu ar naudojami metodai tinkami konkrečiu atveju. Suradus pusiausvyrą tarp duomenų tinkamumo ir privatumo galėsite saugiai naudoti dirbtinio intelekto įrankius nepažeisdami duomenų saugumo.