Risiko privasi data AI yang umum dihadapi oleh perusahaan teknologi

AI dengan cepat menjadi bagian dari kehidupan kita sehari -hari. Anda dapat secara aktif mencarinya dengan meminta chatgpt untuk membuat catatan sakit yang meyakinkan untuk bos Anda, atau Anda dapat secara pasif menemukannya tanpa menyadari bahwa gerakan Anda sedang dipantau – – Iklan yang ditargetkan itu tidak hanya tumbuh di pohon yang Anda tahu.

Dan tidak peduli berapa banyak pop-up cookie atau pembaruan pernyataan privasi yang Anda dapatkan, masih sulit untuk sepenuhnya memahami betapa intelijennya secara buatan mempengaruhi privasi kami. Itu sebabnya, di zaman AI, perusahaan teknologi memiliki tanggung jawab untuk melindungi data pengguna dari bot dan makhluk.

Praktik melindungi informasi pribadi atau sensitif yang dikumpulkan, digunakan, dibagikan, atau disimpan oleh AI sekarang disebut sebagai privasi AI. Menurut Survei Privasi Konsumen 2024 Cisco78% konsumen mengenali nilai AI dan mengharapkan perlakuan yang bertanggung jawab atas data mereka.

Oleh karena itu, bisnis teknologi saat ini ditugaskan untuk menggunakan AI secara etis, Dan Merencanakan dan melindungi terhadap mereka yang mungkin memiliki niat buruk.

Memahami taruhan tinggi privasi data AI

Sebelum kita mempelajari risiko privasi data AI yang paling umum untuk perusahaan teknologi saat ini, penting untuk memahami dampak buruk yang dapat mereka miliki pada bisnis Anda.

Kerugian finansial: Sederhananya, pelanggaran data dan pelanggaran privasi bisa sangat mahal. Di atas denda peraturan, perusahaan teknologi Anda dapat menghadapi tuntutan hukum, kehilangan bisnis, dan pengeluaran yang terkait dengan respons insiden dan pemulihan.

Kerusakan reputasi: Pelanggaran data atau skandal privasi dapat berdampak negatif terhadap reputasi perusahaan Anda dan mengikis kepercayaan pelanggan. Di dunia saat ini, di mana konsumen semakin cerdas dan khawatir tentang privasi data, perusahaan teknologi perlu memprioritaskan perlindungan data untuk mempertahankan citra merek yang positif.

Tuntutan hukum dan hukuman peraturan: Ada banyak undang -undang dan peraturan yang mengatur privasi data AI. Jika perusahaan Anda gagal mematuhi standar -standar ini, itu dapat mengakibatkan denda yang besar dan tindakan hukum.

Untungnya, dengan pengetahuan yang tepat dan strategi manajemen risiko, Anda dapat mulai melindungi perusahaan Anda dan pelanggan Anda dari efek berbahaya dari ini dan ancaman serius lainnya.

Salah satu cara termudah untuk memulai adalah dengan menggunakan a Profil risiko – Alat gratis ini dapat membantu perusahaan teknologi secara proaktif menilai risiko dan memperbaiki strategi keamanan mereka sebelum masalah meningkat.

Risiko Privasi Data di Zaman AI

AI dan risiko privasi berjalan seiring. Itu karena sistem pembelajaran mesin AI sangat bergantung pada data – – termasuk informasi pribadi yang sensitif – – Untuk belajar, beradaptasi, dan meningkatkan kode dan model yang ditulis sebelumnya. Dan sementara ini dapat mengarah pada kemajuan inovatif, itu juga memaparkan bisnis pada risiko privasi data AI yang signifikan.

Berikut adalah risiko teratas yang harus diperhatikan ketika bekerja dengan AI sebagai bagian dari bisnis teknologi Anda.

Akses tidak sah

Akses yang tidak sah mengacu pada situasi di mana seseorang (atau entitas) mendapatkan akses ke basis data pelanggan perusahaan dengan menggunakan kredensial login curian. Seperti kembali pada tahun 2020 saat peretas menebak kata sandi Trump ke akun Twitter -nya, dan memiliki akses ke pesan pribadinya dan informasi profilnya. Akses yang tidak sah juga dapat terjadi melalui email phishing. Email yang menipu ini dirancang untuk menipu karyawan agar mengungkapkan kata sandi mereka atau mengeksploitasi kelemahan dalam sistem login perusahaan.

Pelanggaran data

A pelanggaran data adalah insiden keamanan di mana orang yang tidak berwenang mengakses informasi rahasia, sensitif, atau terlindungi. Alat AI dapat membuat pengumpulan dan analisis data lebih mudah, tetapi juga meningkatkan risiko bahwa informasi sensitif dapat berakhir di tangan yang salah – dan hasilnya bisa sangat menghancurkan dan mahal. IBM 2024 Biaya Laporan Pelanggaran Datamisalnya, menemukan bahwa 46% dari pelanggaran data yang terlibat secara pribadi diidentifikasi (PII), dengan biaya rata -rata pelanggaran mencapai $ 4,88 juta.

Lihat caranya asuransi pelanggaran data adalah satu hal yang dapat membantu.

Kebocoran data

Kebocoran data adalah paparan data sensitif yang tidak disengaja vs serangan yang ditargetkan – Tapi itu bisa sama merusaknya. Misalnya, pada tahun 2018 di Pennsylvania, kesalahan yang dibuat oleh karyawan Departemen Pendidikan negara bagian secara tidak sengaja Informasi pribadi lebih dari 350.000 guru yang berisiko.

Insiden itu untuk sementara memungkinkan siapa pun masuk ke dalam sistem untuk mengakses informasi pribadi milik pengguna lain, termasuk guru, distrik sekolah dan staf departemen. Ini mungkin tidak dilakukan dengan niat jahat, tetapi itu tidak meniadakan potensi kerusakan. Dan sementara mereka yang terkena dampak ditawari layanan pemantauan kredit gratis selama satu tahun, itu tidak berarti masalah di masa depan tidak akan muncul untuk mereka.

Pengumpulan data tanpa persetujuan

Data sedang dikumpulkan sepanjang waktu dan sementara wawasan mungkin membantu menawarkan beberapa solusi teknologi, itu tidak menghilangkan masalah potensi pelanggaran privasi seseorang. Pengguna menjadi lebih sadar akan hal ini, dan pada gilirannya, mengharapkan lebih banyak otonomi atas data mereka sendiri serta lebih banyak transparansi mengenai pengumpulan data. Meski begitu, menurut yang baru Studi yang dilakukan oleh Equancy38% dari 551 situs web yang dianalisis mengumpulkan data tanpa persetujuan. Jika perusahaan Anda tidak mematuhi praktik terbaik, Anda bisa melanggar peraturan dan menjadi tunduk pada denda atau tuntutan hukum.

Penyalahgunaan data tanpa izin

Ketika seseorang menyetujui untuk berbagi informasi mereka, masih ada risiko yang terlibat jika data itu digunakan untuk tujuan di luar yang awalnya diungkapkan. A 2021 Survei Cisco menemukan bahwa banyak orang (sekitar 46%) merasa tidak dapat secara efektif melindungi data pribadi mereka – terutama karena mereka tidak mengerti bagaimana perusahaan akan menggunakannya. Sementara itu, dalam survei Pusat Penelitian Pew 2023, 80% orang dewasa AS mengatakan mereka khawatir informasi pribadi mereka akan digunakan dengan cara yang awalnya tidak dimaksudkan.

Bias dan diskriminasi

Pengambilan keputusan bertenaga AI tidak sempurna, itulah sebabnya menggunakannya untuk menyelesaikan kejahatan dapat menjadi masalah saat menganalisis video pengawasan menggunakan pengenalan wajah. Tapi itu bukan satu -satunya bias tempat dan diskriminasi yang bisa muncul. Bias dalam data Dapat ditampilkan dengan berbagai cara dan menyebabkan diskriminasi, sebagian karena algoritma mengacu pada set data yang terbatas atau sudah ketinggalan zaman Sekitar jenis kelamin, ras, warna, dan sifat kepribadian, dan melanggengkan – bahkan menguatkan – ketidaksetaraan yang ada. Pada tahun 2022 peneliti dari Institut Ilmu Informasi USC Menemukan contoh bias dalam hampir 40% dari “fakta” yang dihasilkan oleh program AI.

Pengawasan yang tidak dicentang

Demikian pula, pengawasan yang tidak dicentang adalah penggunaan teknologi pengawasan tanpa regulasi atau pengawasan yang memadai, seperti dengan pengakuan wajah. Ini dapat melanggar privasi, kebebasan sipil, dan nilai -nilai demokratis. Pada penutupan 2024, sebuah laporan dari Kantor Akuntabilitas Pemerintah meninjau penggunaan teknologi deteksi dan pemantauan lembaga Departemen Keamanan Dalam Negeri di depan umum tanpa surat perintah. Ditemukan bahwa lebih dari 20 jenis deteksi, pengamatan, dan teknologi pemantauan digunakan pada tahun sebelumnya.

Apa yang harus Anda ketahui tentang kepatuhan

Tidak hanya kesadaran akan hukum privasi penting untuk menghindari denda, biaya, dan penalti, tetapi juga berkorelasi dengan kepercayaan konsumen.

Peraturan dapat ditetapkan oleh negara dan negara. Misalnya, sementara pemerintah AS belum menerapkan undang -undang privasi AI dan data nasional, ada Colorado Ai Act, California Consumer Privacy Act, Texas Data Privacy and Security Actdan UU KEBIJAKAN DAN KEBIJAKAN Buatan Utah.

Pipeda Kanada (Undang -Undang Perlindungan Informasi Pribadi dan Dokumen Elektronik) mengharuskan organisasi untuk mendapatkan persetujuan saat mengumpulkan, menggunakan, atau mengungkapkan informasi pribadi. Ini juga mencakup pedoman khusus untuk sistem pengambilan keputusan otomatis dan transparansi AI.

Tentang AI dan GDPRada “prinsip pembatasan tujuan.” Ini mengharuskan perusahaan untuk memiliki tujuan spesifik dan sah dalam pikiran untuk setiap data yang mereka kumpulkan. Tujuannya perlu dikomunikasikan kepada pengguna dan perusahaan. Lebih lanjut, data harus dihapus setelah tidak diperlukan lagi. Dan UU UU AI Melarang beberapa kegunaan AI termasuk pengikisan gambar wajah yang tidak ditargetkan dari Internet atau CCTV untuk database pengenalan wajah.

Berita baiknya adalah bahwa organisasi teknologi mencatat-58% pemimpin privasi sekarang mengimbangi dengan lanskap peraturan yang berubah sebagai prioritas utama mereka, menurut panduan kepatuhan privasi Gartner baru-baru ini.

Memitigasi Risiko Privasi Data di AI

Ya, AI ada di mana -mana dan Anda tidak dapat mengabaikannya – – Terutama saat Anda bekerja di bidang teknologi. Tetapi, Anda dapat menyusun pendekatan privasi AI untuk membantu mematuhi peraturan dan melindungi klien Anda. Berikut lima cara untuk memulai:

1. Periksa kebijakan privasi perusahaan Anda saat ini dan lakukan penyesuaian yang diperlukan. Setelah selesai, pastikan untuk mengomunikasikan perubahan kepada klien Anda.
2. Melakukan penilaian risiko triwulanan – – Terkadang bisa bermanfaat untuk menelepon di pihak ketiga – – dan alamat kerentanan yang diidentifikasi.
3. Batasi pengumpulan data dengan memiliki tujuan yang ditentukan atau bermaksud untuk informasi yang Anda kumpulkan dan hapus data setelah Anda tidak lagi menggunakannya.
4. Mencari, mengkonfirmasi dan mengkonfirmasi kembali persetujuan sesering yang diperlukan Untuk memastikan klien mengetahui data yang mereka bagikan.
5. Ikuti Praktik Terbaik Keamanan dan memberikan lebih banyak perlindungan untuk data dari domain sensitif.
6. Pastikan kepatuhan dengan persyaratan peraturan lokal dan memantau transfer data lintas batas untuk privasi potensial dan kesenjangan kepatuhan.

Manfaat manajemen risiko proaktif

Manajemen risiko proaktif menjaga bisnis teknologi Anda aman, patuh, dan stabil secara finansial. Dengan strategi manajemen risiko yang efektif, Anda dapat mengidentifikasi ancaman sebelum terjadi, memprioritaskan risiko, dan menerapkan perlindungan yang tepat, membantu Anda menghindari downtime, pelanggaran keamanan, dan denda yang mahal.

Perusahaan teknologi Anda perlu berkomitmen untuk membuat data dan penyesuaian privasi sebagai kemajuan AI. Tetapi memahami risiko di depan Anda sekarang akan membantu Anda mengetahui apa yang harus diwaspadai di masa depan.

Tidak yakin risiko lain apa yang menjulang? Jangan menunggu krisis terjadi. Mulailah membangun strategi risiko proaktif hari ini Alat Profil Risiko Embroker – – Identifikasi kerentanan Anda dan dapatkan cakupan yang disarankan agar cocok hanya dalam beberapa menit.