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Aug 20, 2023

Salvaguardare la privacy dei dati nell’era del machine learning

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Nel mondo del processo decisionale incentrato sui dati, le aziende sfruttano sempre più le funzionalità di machine learning (ML) per estrarre informazioni approfondite, semplificare le operazioni e mantenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, i progressi in questo settore hanno portato a maggiori preoccupazioni riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati. Un concetto chiamato machine learning che preserva la privacy è emerso come un approccio potente che consente... Ulteriori informazioni

Nel mondo del processo decisionale incentrato sui dati, le aziende sfruttano sempre più le funzionalità di machine learning (ML) per estrarre informazioni approfondite, semplificare le operazioni e mantenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, i progressi in questo settore hanno portato a maggiori preoccupazioni riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati. Un concetto chiamato machine learning che preserva la privacy è emerso come un approccio potente che consente alle organizzazioni di sfruttare il potenziale del ML proteggendo al tempo stesso i dati sensibili.

I modelli di machine learning hanno trasformato il modo in cui le aziende prendono decisioni, grazie alla loro capacità di apprendere e adattarsi continuamente. Tuttavia, le vulnerabilità della sicurezza emergono quando le organizzazioni utilizzano questi modelli per analizzare diversi set di dati, comprese le informazioni riservate. Queste vulnerabilità potrebbero potenzialmente portare a violazioni dei dati e conseguenti rischi operativi.

Esistono due categorie principali di vettori di attacco che mirano ai modelli ML: inversione del modello e spoofing del modello. L'inversione del modello comporta l'inversione delle operazioni del modello per decifrare i dati sensibili su cui è stato addestrato. Ciò include informazioni di identificazione personale (PII) o proprietà intellettuale (IP).

Al contrario, il model spoofing è una strategia in cui gli aggressori manipolano i dati di input per ingannare il modello inducendolo a prendere decisioni errate in base alle loro intenzioni. Entrambi gli approcci sfruttano i punti deboli dell'architettura del modello, sottolineando la necessità di robuste misure di sicurezza.

In risposta a queste preoccupazioni in materia di sicurezza, il concetto di machine learning che preserva la privacy assume un ruolo centrale. Questo approccio utilizza tecnologie di miglioramento della privacy (PET) per proteggere i dati durante tutto il loro ciclo di vita. Tra le tecnologie disponibili, due opzioni di spicco sono la crittografia omomorfica e il calcolo multipartito sicuro (SMPC).

La crittografia omomorfa è un'innovazione rivoluzionaria che consente alle organizzazioni di eseguire calcoli su dati crittografati, mantenendo la privacy dei dati. Applicando la crittografia omomorfica ai modelli ML, le aziende possono eseguire questi modelli su dati sensibili senza esporre le informazioni originali. Questa tecnica garantisce che i modelli addestrati su dati riservati possano essere impiegati in vari contesti riducendo al minimo i rischi.

Secure multiparty computation (SMPC) porta la collaborazione a un livello superiore consentendo alle organizzazioni di addestrare modelli su dati sensibili in modo collaborativo senza mettere a repentaglio la sicurezza. Questo metodo protegge l'intero processo di sviluppo del modello, i dati di formazione e gli interessi di tutte le parti coinvolte. Attraverso SMPC, le organizzazioni possono attingere a diversi set di dati per migliorare la precisione dei modelli di machine learning salvaguardando al contempo la privacy.

La sicurezza dei dati rimane una preoccupazione fondamentale poiché le aziende continuano a fare affidamento sull’apprendimento automatico per alimentare la crescita e l’innovazione. Una volta stabilito il valore dell’AI/ML, le organizzazioni devono privilegiare la sicurezza, la mitigazione del rischio e la governance per garantire un progresso sostenibile. Con l’evoluzione delle tecniche di machine learning che preservano la privacy, le aziende possono navigare con sicurezza in questo terreno.

L’apprendimento automatico che preserva la privacy colma il divario tra le capacità del ML e l’imperativo della sicurezza dei dati. Adottando PET come la crittografia omomorfica e SMPC, le organizzazioni possono sfruttare le informazioni nascoste nei dati sensibili senza esporsi a rischi eccessivi. Questo approccio offre una soluzione armoniosa, consentendo alle aziende di aderire alle normative, mantenere la fiducia dei clienti e prendere decisioni ben informate.