आधे से अधिक रूसी कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों के कारण डेटा लीक को लेकर चिंतित हैं। स्वचालन से व्यक्तिगत जानकारी और व्यापार रहस्य दोनों से समझौता होने का जोखिम बढ़ जाता है। विशेषज्ञ बताते हैं कि डेटा एन्क्रिप्शन के बिना, रिसाव अपरिवर्तनीय हो सकता है।
एमटीएस वेब सर्विसेज के एक अध्ययन के अनुसार, 59% कंपनियां व्यक्तिगत डेटा लीक के खतरे को सबसे गंभीर मानती हैं। दूसरा, व्यावसायिक गुप्त डेटा लीक होने का जोखिम है, जिसे 56% व्यवसायों ने नोट किया है। एआई समाधानों को स्केल करते समय, आईटी विभाग नियमित कार्यों को सुव्यवस्थित करने और एआई के साथ व्यावसायिक प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ाने के अपेक्षित लाभों से ऊपर सुरक्षा चिंताओं को रखते हैं।
वहीं, मैकिन्से के मुताबिक, दुनिया में एआई सिस्टम तैनाती का स्तर 88% है। सिंथेटिक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग विपणन के साथ-साथ आईटी समाधानों के विकास में सक्रिय रूप से किया जाता है।
कंटेंट एआई तकनीक के प्रमुख सर्गेई युडिन ने कहा कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते समय डेटा रिसाव का उच्च जोखिम इस तकनीक की प्रकृति के कारण है। जबकि शास्त्रीय सॉफ़्टवेयर किसी विशिष्ट कार्य से परे केवल डेटा को संग्रहीत या विश्लेषण किए बिना संसाधित करता है, एआई सिस्टम बड़े भाषा मॉडल पर बनाए जाते हैं जो वस्तुतः जानकारी को “अवशोषित” करते हैं और आंतरिक रूप से संदर्भ को समझने के लिए इसका उपयोग करते हैं। और सार्वजनिक सेवा के मामले में – अतिरिक्त प्रशिक्षण के लिए।
“समस्या यह है कि एक बार खुले एआई सिस्टम में, जानकारी को वास्तव में हटाया नहीं जा सकता है। इसे लॉग में संग्रहीत किया जा सकता है, प्रशिक्षण नमूनों में उपयोग किया जा सकता है, या गलती से तीसरे पक्ष को खुलासा किया जा सकता है। परिणामस्वरूप, रिसाव अपूरणीय हो जाता है,” युडिन बताते हैं।
इस मामले में, डेटा की सुरक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण कदम एआई के उपयोग के लिए एक आंतरिक नीति बनाना है। कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है कि किस डेटा को तंत्रिका नेटवर्क पर प्रसारित करने की अनुमति है और कौन सा डेटा सख्ती से प्रतिबंधित है।
उदाहरण के लिए, सार्वजनिक एआई सेवाएं अक्सर इस बात को छिपाती नहीं हैं कि वे बातचीत के इतिहास को सहेजती हैं और मॉडल को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग करती हैं। भले ही डेटा को गुमनाम रूप से एकत्र किया गया हो, फिर भी अनधिकृत पुनरुत्पादन या पहुंच का जोखिम बना रहता है। इसलिए, एआई सिस्टम को अपने संचालन में पेश करते समय, कंपनियां प्रौद्योगिकी के साथ सुरक्षित रूप से बातचीत करने के लिए एक समग्र रणनीति बनाएंगी।
युडिन कहते हैं, “डेटा की सुरक्षा के लिए अनुशंसित तकनीकों में से एक 'प्लेसहोल्डर' का उपयोग करना है, जब वास्तविक नाम, राशि, बैंक विवरण या कंपनी के नाम के बजाय काल्पनिक प्लेसहोल्डर का उपयोग किया जाता है। यह आपको कार्य के तर्क और संरचना को बनाए रखने और गोपनीय जानकारी प्रकट करने के जोखिम के बिना एआई से प्रासंगिक उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है।”
आवश्यक सुरक्षा उपायों में उपयोग की जाने वाली सेवाओं में गोपनीयता सेटिंग्स भी शामिल हैं: मॉडल प्रशिक्षण के लिए वार्तालापों के उपयोग की अनुमति देने के विकल्प को अक्षम करना, पत्राचार इतिहास को नियमित रूप से हटाना, और व्यक्तिगत और कार्य कार्यों के लिए खातों को अलग करना।
सोलर ग्रुप की प्रेस एजेंसी ने कहा कि सरकार और वाणिज्यिक संगठनों के उद्यम प्रणालियों से बड़ी मात्रा में डेटा तंत्रिका नेटवर्क में लोड किया जाता है। ये फ़ाइलें हो सकती हैं जिनमें कंपनी के बारे में सामान्य जानकारी और संवेदनशील डेटा दोनों शामिल हैं: उदाहरण के लिए, विस्तृत गणना या मालिकाना वित्तीय संकेतकों के साथ उपकरण चित्र। एआई को अपने परिचालन में सुरक्षित रूप से लागू करने के लिए, कंपनियां विभिन्न प्रकार के समाधान सेटों का उपयोग कर सकती हैं।
“भविष्य में, हम देख सकते हैं कि प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और साइबर हमलों को रोकने के लिए सूचना सुरक्षा उत्पादों में एआई तकनीक का उपयोग किया जाएगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि हमलावर पहले से ही बुनियादी ढांचे पर आक्रमण करने के लिए विभिन्न एआई उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं। यह पता चला है कि एआई खुद के खिलाफ लड़ेगा,” कंपनी ने निष्कर्ष निकाला।
