Der Kompromiss zwischen Datenschutz und Wachstum – CPO Magazine

Unternehmen sind zwischen gegensätzlichen Kräften gefangen. Der Druck auf den Datenschutz nimmt zu, während sich die Einführung datengesteuerter Technologien beschleunigt. White-Hat-Datenschutzbeauftragte stehen Innovationen oft im Weg, indem sie Anfragen zum Datenzugriff verweigern oder den Einsatz von datenzerstörenden Anonymisierern fordern. Andere drücken ein Auge zu und hinterlassen riesige KI-Modelle, die auf strahlenden, voreingenommenen Kundendaten mit wenig oder gar keiner Aufsicht basieren. Immer wieder sehen wir Produktionsdaten in Testumgebungen in Unternehmen, in denen die Privatsphäre zugunsten des Wachstums gemieden wird. Das können wir nur hoffen All diese Berechnungen der Revolution Sie werden nicht in die falschen Hände geraten, aber wir können sicher sein, dass sie es tun werden.

Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre wie symmetrische Verschlüsselung, durch künstliche Intelligenz generierte Daten und föderiertes Lernen sind hier, um den Tag zu retten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenanonymisierungstechnologien behandeln Privateness Enhancement Applied sciences oder kurz PETs Daten anders, extrahieren Wert, während wise Informationen zurückgelassen werden. Anstatt zu versuchen, sich vor dem Druck der Privatsphäre zu verstecken, verwandeln Haustiere die Daten normalerweise in etwas völlig anderes, aber statistisch oder mathematisch identisches.

zum Beispiel, Symmetrische Verschlüsselung Es ermöglicht Datenbenutzern, Funktionen an verschlüsselten Daten auszuführen, ohne das Authentic entschlüsseln zu müssen. Es ist nichts Neues – die isomorphe Verschlüsselung wurde in den 1970er Jahren erfunden – aber aufgrund der jüngsten Zunahme der Rechenkapazitäten ist es jetzt eine praktikable Possibility, die man in Betracht ziehen sollte.

synthetische Daten Es ist auch das Ergebnis der Fortschritte, die in den letzten fünf Jahren auf dem Gebiet der generativen tiefen künstlichen Intelligenz erzielt wurden. Synthetische Bilder waren der erste Durchbruch, und sie werden heute häufig in Trainingsprogrammen für Computervision eingesetzt. Tabellarische synthetische Daten sind die nächste Grenze, die ändern wird, wie schwierig es ist, die verwendeten Zeitreihen oder Verhaltensdaten zu anonymisieren. Solche Datensätze, wie Patientenfahrten oder Kreditkartentransaktionen, sind aufgrund der chronologischen Anordnung der Datenpunkte kaum zu anonymisieren. Taxifahrten sind wie Fingerabdrücke und neue Arten von Assoziationsangriffen, die öffentlich verfügbare Daten mit geleakten Zeitreihendatensätzen verknüpfen, werden immer häufiger. Der Vorteil synthetischer Verhaltensdaten besteht darin, dass alle Datenpunkte künstlich erstellt werden, während die statistischen Eigenschaften – der Wert von Analytik und KI – erhalten bleiben.

Die Optionen sind da draußen und immer mehr datenversierte Unternehmen wie Versicherungen, Finanzen und das Gesundheitswesen sind bereits auf dem Weg, sie zum Laufen zu bringen. Das Coaching von KI- und maschinellen Lernmodellen wird nicht auf Daten ausgeführt, die von herkömmlichen Anonymisierungstools zerstört wurden. Das Coaching von KI-Modellen mit Kundendaten direkt aus der Produktion sollte diejenigen ohne ausdrückliche Zustimmung ausschließen, was die Mehrheit der Aufzeichnungen ausmacht. Derzeit arbeitet die Europäische Union an einem neuen KI-Gesetz, das genau regeln soll, wann und wie Daten zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden dürfen. Wir kennen die Particulars noch nicht, aber wir können sicher sein, dass der Weg nach vorne mit mehr Verboten und weniger Raum für unerfüllten Datenfluss gepflastert ist.

neu Bericht der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Union zur Untersuchung der Nützlichkeit synthetischer Cluster in der Politikentwicklung. Im Vergleich zur Aggregation – einer von Regierungen weit verbreiteten Methode des Datenschutzes – bieten synthetische Daten eine sicherere und nützlichere Möglichkeit, Daten für den Austausch zwischen Organisationen, Ländern und Forschungsteams vorzubereiten. Genaue und zuverlässige Dateninformationen sind besonders wichtig, wenn Gesundheitspolitiken auf Bevölkerungsebene vorangetrieben werden.

Der Datenschutzdruck auf Daten nimmt zu, während die Einführung datengesteuerter Technologien zunimmt. Datenschutzverbesserungen unterstützen Datenschutzverbesserungen und können dazu beitragen, #Datenschutzherausforderungen anzugehen. #Daten respektierenZum Twittern klicken

Warum additionally sind diese Technologien (noch) nicht Teil jeder Datenpipeline und jedes Technologie-Stacks? Das Drawback ist, dass Datenschutzadministratoren sehr wenig über datenschutzfreundliche Datenwissenschaft wissen und Datenwissenschaftler nicht viel über Datenschutz wissen oder sich nicht viel darum kümmern. Datenschutzverbesserungen in Unternehmen, die durch interne oder externe Richtlinien gesteuert werden, sind entscheidend für die Bewältigung von Datenschutzherausforderungen. Anstatt zu versuchen, Anträge auf Datenzugriff zu verwalten und Anonymisierer einzeln zu bewerten, sollten geeignete Prozesse und Datenschutzlinien eingerichtet werden. Wir haben gesehen, wie Unternehmen die Einführung von Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre erfolgreich beschleunigt haben, indem sie intern Sandboxes für synthetische Daten und Datenaustauschplattformen zum externen Austausch von Daten erstellt haben. Datenschutzentscheidungen sollten nicht dem einzelnen Knowledge Scientist oder alleinigen Datenschutzbeauftragten überlassen werden. Ziel sollte es sein, den Datenschutz zu automatisieren, indem solide Prozesse eingerichtet, die richtigen Instruments den richtigen Personen zur Verfügung gestellt und der gesamte Prozess mit unternehmensweiten KPIs verknüpft wird. Es reicht nicht aus, die Rechtsabteilung und das Administration zu überzeugen. Wichtig ist auch, den Vorstand zu überzeugen und den Citizen Knowledge Scientist darin zu schulen, Datenschutz- und Datenethikthemen mit hoher Priorität zu behandeln. Aber es kommt wirklich darauf an, den richtigen Leuten zur richtigen Zeit die richtigen Instruments zur Verfügung zu stellen.


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