डेलॉइट: 2022 में कितना संवेदनशील AI डेटा अधिक निजी और सुरक्षित हो सकता है

डेलॉइट का कहना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में इस्तेमाल होने वाले डेटा की बेहतर सुरक्षा के लिए तकनीकें उपलब्ध हैं, लेकिन वे प्राइम टाइम के लिए बिल्कुल तैयार नहीं हैं।

स्मार्ट अस्पताल एआई

छवि: आईस्टॉक / मेटामोरवर्क्स

उपभोक्ताओं को उनकी गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में चिंतित होने के साथ, यह सुनिश्चित करना कि उपयोगकर्ता डेटा सुरक्षित है, किसी भी संगठन के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता होनी चाहिए। पारंपरिक प्रक्रियाओं के साथ यह एक चुनौती के लिए पर्याप्त है। लेकिन फेंको कृत्रिम होशियारी मिश्रण में, और बाधाएं और भी बड़ी हो जाती हैं। नए उपकरण जो एआई-आधारित डेटा को बेहतर ढंग से सुरक्षित कर सकते हैं, पहले से ही यहां मौजूद हैं। हालांकि वे अभी तक व्यावहारिक नहीं हैं, संगठनों को पता होना चाहिए कि वे 2022 और उसके बाद कैसे खेल सकते हैं।

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बुधवार को जारी एक रिपोर्ट में, परामर्श फर्म डेलॉइट ने दो उपकरणों का वर्णन किया है जो एआई कार्यों को कर सकते हैं जैसे कि मशीन लर्निंग अधिक निजी और सुरक्षित। होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और फ़ेडरेटेड लर्निंग के रूप में जाना जाता है, ये गोपनीयता बढ़ाने वाली तकनीकों नामक एक समूह का हिस्सा हैं।

HE मशीन लर्निंग सिस्टम को डेटा का उपयोग करने की अनुमति देता है, जबकि यह एन्क्रिप्टेड है। आम तौर पर, इस तरह के डेटा को सिस्टम द्वारा संसाधित करने से पहले डिक्रिप्ट करने की आवश्यकता होती है, जो इसे समझौता करने के लिए कमजोर बनाता है। FL मशीन लर्निंग को स्थानीय या किनारे के उपकरणों में तैनात करता है ताकि डेटा एक ही स्थान पर न हो जहां इसे अधिक आसानी से भंग या हैक किया जा सके। डेलॉइट के अनुसार, HE और FL दोनों का एक ही समय में उपयोग किया जा सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले संगठन पहले से ही अपने डेटा को बेहतर ढंग से सुरक्षित करने के तरीके के रूप में HE और FL पर नजर गड़ाए हुए हैं। एक फायदा यह है कि इन उपकरणों का उपयोग उन नियामकों को संतुष्ट कर सकता है जो ऐसे डेटा पर नई सुरक्षा और गोपनीयता आवश्यकताओं को लागू करना चाहते हैं। क्लाउड कंपनियां एचई और एफएल में रुचि रखती हैं क्योंकि उनके डेटा को क्लाउड से और परिसर से संसाधित और संसाधित करने की आवश्यकता होती है। अन्य क्षेत्र, जैसे स्वास्थ्य देखभाल और सार्वजनिक सुरक्षा, गोपनीयता संबंधी चिंताओं के जवाब में इन उपकरणों की जांच करना शुरू कर रहे हैं।

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HE और FL का उपयोग करने में कुछ तकनीकी बाधाएँ हैं। HE के साथ एन्क्रिप्टेड डेटा को प्रोसेस करना अनएन्क्रिप्टेड डेटा को प्रोसेस करने की तुलना में धीमा है। और FL के लिए एक भूमिका निभाने के लिए, आपको उस किनारे पर तेज़ और शक्तिशाली मशीनों और उपकरणों की आवश्यकता होती है जहाँ वास्तविक मशीन लर्निंग होती है। इस मामले में, डेलॉइट के अनुसार, एक एज डिवाइस स्मार्टफोन या अधिक जटिल वस्तु जैसे फ़ैक्टरी उपकरण के रूप में सरल हो सकता है।

बाधाओं को दूर करने के लिए प्रगति की जा रही है। वाई-फाई 6 तथा 5जी एज डिवाइसेस के लिए तेज और अधिक विश्वसनीय कनेक्टिविटी लाए हैं। डेलॉयट ने कहा कि नए और तेज हार्डवेयर के लिए धन्यवाद, एचई के साथ डेटा का प्रसंस्करण अब अनएन्क्रिप्टेड डेटा को संसाधित करने की तुलना में केवल 20% धीमा है, जबकि अतीत में, यह एक ट्रिलियन गुना धीमा था। यहां तक ​​कि FL को पावर देने वाले प्रोसेसर भी अधिक मजबूत और कम खर्चीले होते जा रहे हैं, जिससे व्यापक तैनाती हो रही है।

एक और बोनस यह है कि 19 प्रमुख तकनीकी खिलाड़ी पहले ही सार्वजनिक रूप से HE और FL के लिए प्रारंभिक परीक्षणों और उत्पादों की घोषणा कर चुके हैं। हालाँकि यह एक छोटी संख्या की तरह लगता है, इन प्रयासों में शामिल कंपनियों में Apple, Google, Microsoft, Nvidia, IBM शामिल हैं, जबकि उपयोगकर्ता और निवेशक DARPA, Intel, Oracle और Mastercard को शामिल करते हैं।

हालांकि HE और FL अभी भी लागत और प्रदर्शन के मामले में व्यावहारिक नहीं हैं, लेकिन जिन संगठनों को AI- आधारित डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता पर ध्यान देने की आवश्यकता है, उन्हें अपनी क्षमता के बारे में पता होना चाहिए। ये उपकरण क्लाउड प्रदाताओं और क्लाउड उपयोगकर्ताओं, स्वास्थ्य देखभाल और वित्त जैसे संवेदनशील उद्योगों के व्यवसायों, अपराध और न्याय से निपटने वाली सार्वजनिक क्षेत्र की कंपनियों, कंपनियों के लिए विशेष रुचि के हो सकते हैं जो प्रतियोगियों के साथ डेटा का आदान-प्रदान करना चाहते हैं लेकिन फिर भी अपनी बौद्धिक संपदा को बनाए रखते हैं और मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारी और उनकी टीमें।

उन संगठनों के लिए जो HE और FL की जाँच करना चाहते हैं, डेलॉइट निम्नलिखित सुझाव देता है:

  • अपने उद्योग पर प्रभाव को समझें. आपके उद्योग के साथ-साथ समान उद्योगों पर HE और FL के क्या प्रभाव हो सकते हैं? एक अधिक सुरक्षित और निजी AI आपकी कंपनी को रणनीतिक और प्रतिस्पर्धात्मक रूप से कैसे प्रभावित करेगा? इन सवालों के जवाब देने की कोशिश करने के लिए, इन उपकरणों की प्रगति की निगरानी करके देखें कि अन्य कंपनियां उनके साथ कैसे काम कर रही हैं।
  • रणनीति बनाएं. जब तक HE और FL अधिक मैच्योरिटी हासिल नहीं कर लेते, तब तक आपकी मौजूदा रणनीति उनके बारे में कुछ न करने की हो सकती है। लेकिन आपको ट्रिगर घटनाओं की निगरानी करके भविष्य के लिए योजना बनाने की आवश्यकता है जो आपको बताएगी कि आपके निवेश और विश्लेषण को शुरू करने का समय कब है। और उसके लिए, आप चाहते हैं कि कुशल और जानकार लोग सही रणनीति विकसित करने में आपकी मदद करें।
  • प्रौद्योगिकी विकास की निगरानी करें. जैसे-जैसे HE और FL परिपक्व होते हैं, इन टूल को लेकर आपकी रणनीति बदलनी चाहिए। अपनी रणनीति को समायोजित करना सुनिश्चित करें ताकि आप नए विकास को पकड़ सकें इससे पहले कि वे आपके पास से गुजरें।
  • साइबर सुरक्षा को बाद में लाने के बजाय पहले लाएं. HE और FL का मूल्यांकन करते समय, सुनिश्चित करें कि आपने परिनियोजन चरण के दौरान साइबर सुरक्षा को अपनी रणनीति में शामिल कर लिया है।

डेलॉयट ने अपनी रिपोर्ट में कहा, “एचई और एफएल सहित गोपनीयता और सुरक्षा प्रौद्योगिकियां उपकरण हैं, रामबाण नहीं हैं।” “लेकिन जबकि कोई भी उपकरण सही नहीं है, एचई और एफएल मिश्रण के लिए मूल्यवान जोड़ हैं। एआई के दिल में निहित डेटा की रक्षा करने में मदद करके, वे एआई को अधिक से अधिक शक्तिशाली उपयोगों में विस्तारित कर सकते हैं, व्यक्तियों को लाभान्वित करने के वादे के साथ, व्यवसाय और समाज समान हैं।”

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