Datenschutzfördernde Technologien für künstliche Intelligenz-gesteuerte Systeme

מושגי ליבה

Künstliche Intelligenz-Modelle bergen Datenschutzrisiken, die Systemeigentümer und Systemnutzer betreffen. Datenschutzfördernde Technologien (PETs) können eingesetzt werden, um diese Risiken zu adressieren und den Schutz personenbezogener Daten in KI-Systemen zu gewährleisten.

תקציר

Der Artikel untersucht die Datenschutzrisiken, die mit künstlicher Intelligenz (KI) einhergehen, und schlägt den Einsatz von datenschutzfördernden Technologien (PETs) vor, um diese Risiken zu mindern.

Zunächst werden die Konzepte von Privatsphäre und Vertraulichkeit erläutert und erklärt, wie sich diese von Daten in Verwendung unterscheiden. Anschließend werden verschiedene PETs vorgestellt, die für den Schutz von KI-Systemen geeignet sind:

• Trusted Execution Environments (TEEs): Isolierte Rechenumgebungen, die Daten und Code vor externen Zugriffen schützen.
• Vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE): Ermöglicht Berechnungen auf verschlüsselten Daten, ohne dass diese entschlüsselt werden müssen.
• Föderatives Lernen (FL): Erlaubt das gemeinsame Training von KI-Modellen, ohne dass Trainingsdaten geteilt werden müssen.

Darüber hinaus werden Bedrohungen für KI-Systeme durch fahrlässige Insider, böswillige Insider und Außenstehende erläutert. Die genannten PETs können eingesetzt werden, um diese Bedrohungen zu adressieren.

Abschließend wird ein Rahmenwerk zur Bewertung der Eignung von PETs für KI-Systeme vorgestellt. Dabei werden Aspekte wie Anwendungsfall, Systemauswirkungen und Implementierungsbereitschaft berücksichtigt.

סטטיסטיקה

"Künstliche Intelligenz-Modelle führen zu Datenschutzlücken in Systemen."
"55% der Cybersicherheitsvorfälle werden von Insidern verursacht, davon 57% absichtlich und 43% unbeabsichtigt."
"Das Training von ChatGPT kostete 3.640 PetaFLOP-Tage."

ציטוטים

"Respektieren der Privatsphäre erfordert besondere Schutzmaßnahmen für die Art und Weise, wie personenbezogene Informationen erhoben, verwendet, aufbewahrt, offengelegt und vernichtet werden."
"Vertraulichkeit ist der Schutz jeglicher Informationen, die eine Entität in einem Vertrauensverhältnis preisgegeben hat, mit der Erwartung, dass sie nicht an unbeabsichtigte Parteien weitergegeben werden."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Privacy-Enhancing Technologies for Artificial Intelligence-Enabled Systems

by Liv d'Aliber... ב- arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03509.pdf

שאלות מעמיקות

Wie können datenschutzfördernde Technologien auch für andere datenintensive Anwendungen wie das Internet der Dinge oder Blockchain-Systeme eingesetzt werden?

Datenschutzfördernde Technologien wie Trusted Execution Environments (TEEs), Fully Homomorphic Encryption (FHE) und Federated Learning (FL) können auch für andere datenintensive Anwendungen wie das Internet der Dinge (IoT) oder Blockchain-Systeme eingesetzt werden, um die Sicherheit und Privatsphäre der Daten zu gewährleisten. Im IoT können TEEs verwendet werden, um die Integrität und Vertraulichkeit von Daten in vernetzten Geräten zu schützen, während FHE dazu beitragen kann, sensible Daten in IoT-Geräten zu verschlüsseln, ohne sie zu entschlüsseln. FL kann in IoT-Systemen eingesetzt werden, um maschinelles Lernen auf verteilten Geräten durchzuführen, ohne die Daten extern zu übertragen. Für Blockchain-Systeme können PETs wie FHE verwendet werden, um die Vertraulichkeit von Transaktionsdaten zu gewährleisten, während FL dazu beitragen kann, die Privatsphäre der Benutzer bei der Validierung von Transaktionen zu schützen.

Welche ethischen Bedenken könnten sich aus dem Einsatz von KI-Systemen ergeben, die durch PETs geschützt sind, und wie können diese adressiert werden?

Der Einsatz von KI-Systemen, die durch Datenschutzfördernde Technologien (PETs) geschützt sind, wirft ethische Bedenken hinsichtlich der Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit auf. Ein ethisches Problem könnte darin bestehen, dass die Verwendung von PETs die Überprüfbarkeit von Entscheidungen erschwert, da die Daten verschlüsselt sind. Dies könnte zu undurchsichtigen Entscheidungen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen oder Finanzen. Um diese Bedenken anzugehen, ist es wichtig, Mechanismen zur Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen zu implementieren, auch wenn die Daten verschlüsselt sind. Darüber hinaus sollten ethische Richtlinien und Governance-Strukturen entwickelt werden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme, die durch PETs geschützt sind, fair und verantwortungsbewusst eingesetzt werden.

Wie können PETs dazu beitragen, das Vertrauen der Öffentlichkeit in den Einsatz von KI-Systemen zu stärken?

PETs können dazu beitragen, das Vertrauen der Öffentlichkeit in den Einsatz von KI-Systemen zu stärken, indem sie die Privatsphäre und Sicherheit der Daten gewährleisten. Durch den Einsatz von PETs wie TEEs, FHE und FL können sensible Daten verschlüsselt und geschützt werden, was das Risiko von Datenschutzverletzungen und Missbrauch reduziert. Transparente Datenschutzmaßnahmen, die durch PETs implementiert werden, können dazu beitragen, das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Integrität und Sicherheit von KI-Systemen zu stärken. Darüber hinaus können PETs dazu beitragen, ethische Standards und Datenschutzbestimmungen einzuhalten, was wiederum das Vertrauen der Öffentlichkeit in den Einsatz von KI-Systemen fördert.