The Secrets of Hidden AI Training on Your Data – OfficialSarkar

27 जून, 2024हैकर न्यूज़कृत्रिम बुद्धिमत्ता / SaaS सुरक्षा

जबकि कुछ SaaS खतरे स्पष्ट और दृश्यमान हैं, अन्य स्पष्ट दृष्टि से छिपे हुए हैं, दोनों आपके संगठन के लिए महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करते हैं। विंग के शोध से संकेत मिलता है कि आश्चर्यजनक रूप से 99.7% संगठन AI कार्यक्षमताओं से जुड़े अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं। ये AI-संचालित उपकरण अपरिहार्य हैं, जो सहयोग और संचार से लेकर कार्य प्रबंधन और निर्णय लेने तक के सहज अनुभव प्रदान करते हैं। हालाँकि, इन सुविधाओं के नीचे एक बड़ा जोखिम छिपा है: इन SaaS उपकरणों में AI क्षमताओं की क्षमता संवेदनशील व्यावसायिक डेटा और बौद्धिक संपदा (IP) से समझौता करने की है।

विंग के हालिया निष्कर्षों से एक आश्चर्यजनक आंकड़ा सामने आया है: शीर्ष 10 सर्वाधिक उपयोग किए जाने वाले AI अनुप्रयोगों में से 70% अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आपके डेटा का उपयोग कर सकते हैं। यह अभ्यास केवल डेटा सीखने और भंडारण से परे जा सकता है। इसमें आपके डेटा पर पुनः प्रशिक्षण, मानव समीक्षकों द्वारा इसका विश्लेषण करना और यहां तक ​​कि इसे तीसरे पक्ष के साथ साझा करना भी शामिल हो सकता है।

अक्सर, ये खतरे नियम और शर्तों के समझौतों और गोपनीयता नीतियों के बारीक प्रिंट में गहरे दबे होते हैं, जो डेटा एक्सेस और जटिल ऑप्ट-आउट प्रक्रियाओं को रेखांकित करते हैं। यह गुप्त दृष्टिकोण नए जोखिम पेश करता है, जिससे सुरक्षा टीमों को नियंत्रण बनाए रखने के लिए संघर्ष करना पड़ता है। यह लेख इन जोखिमों पर गहराई से चर्चा करता है, वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान करता है, और प्रभावी SaaS सुरक्षा उपायों के माध्यम से आपके संगठन की सुरक्षा के लिए सर्वोत्तम अभ्यास प्रदान करता है।

आपके डेटा पर AI प्रशिक्षण के चार जोखिम

जब AI अनुप्रयोग आपके डेटा का उपयोग प्रशिक्षण के लिए करते हैं, तो कई महत्वपूर्ण जोखिम सामने आते हैं, जो संभावित रूप से आपके संगठन की गोपनीयता, सुरक्षा और अनुपालन को प्रभावित करते हैं:

1. बौद्धिक संपदा (आईपी) और डेटा लीक

सबसे महत्वपूर्ण चिंताओं में से एक है AI मॉडल के माध्यम से आपकी बौद्धिक संपदा (IP) और संवेदनशील डेटा का संभावित जोखिम। जब आपके व्यावसायिक डेटा का उपयोग AI को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, तो यह अनजाने में मालिकाना जानकारी को प्रकट कर सकता है। इसमें संवेदनशील व्यावसायिक रणनीतियाँ, व्यापार रहस्य और गोपनीय संचार शामिल हो सकते हैं, जिससे महत्वपूर्ण कमज़ोरियाँ पैदा हो सकती हैं।

2. डेटा उपयोग और हितों का गलत संरेखण

AI एप्लिकेशन अक्सर अपनी क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए आपके डेटा का उपयोग करते हैं, जिससे हितों का गलत संरेखण हो सकता है। उदाहरण के लिए, विंग के शोध से पता चला है कि एक लोकप्रिय CRM एप्लिकेशन अपने सिस्टम से डेटा का उपयोग करता है – जिसमें संपर्क विवरण, इंटरैक्शन इतिहास और ग्राहक नोट्स शामिल हैं – अपने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए। इस डेटा का उपयोग उत्पाद सुविधाओं को बढ़ाने और नई कार्यक्षमताओं को विकसित करने के लिए किया जाता है। हालाँकि, इसका मतलब यह भी हो सकता है कि आपके प्रतिस्पर्धी, जो उसी प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं, आपके डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि से लाभान्वित हो सकते हैं।

3. तृतीय-पक्ष साझाकरण

एक अन्य महत्वपूर्ण जोखिम में शामिल है: आपके डेटा को तीसरे पक्ष के साथ साझा करनाएआई प्रशिक्षण के लिए एकत्र किया गया डेटा तीसरे पक्ष के डेटा प्रोसेसर के लिए सुलभ हो सकता है। इन सहयोगों का उद्देश्य एआई प्रदर्शन को बेहतर बनाना और सॉफ़्टवेयर नवाचार को बढ़ावा देना है, लेकिन वे डेटा सुरक्षा के बारे में चिंताएँ भी बढ़ाते हैं। तीसरे पक्ष के विक्रेताओं के पास मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों की कमी हो सकती है, जिससे उल्लंघन और अनधिकृत डेटा उपयोग का जोखिम बढ़ जाता है।

4. अनुपालन संबंधी चिंताएं

दुनिया भर में अलग-अलग नियम डेटा के उपयोग, भंडारण और साझाकरण पर कड़े नियम लागू करते हैं। जब AI एप्लिकेशन आपके डेटा पर प्रशिक्षण लेते हैं तो अनुपालन सुनिश्चित करना अधिक जटिल हो जाता है। गैर-अनुपालन से भारी जुर्माना, कानूनी कार्रवाई और प्रतिष्ठा को नुकसान हो सकता है। इन विनियमों को नेविगेट करने के लिए महत्वपूर्ण प्रयास और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो डेटा प्रबंधन को और जटिल बनाता है।

वे वास्तव में किस डेटा का प्रशिक्षण दे रहे हैं?

SaaS अनुप्रयोगों में AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को समझना संभावित जोखिमों का आकलन करने और मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों को लागू करने के लिए आवश्यक है। हालाँकि, इन अनुप्रयोगों में एकरूपता और पारदर्शिता की कमी मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारियों (CISO) और उनकी सुरक्षा टीमों के लिए AI प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जा रहे विशिष्ट डेटा की पहचान करने में चुनौतियाँ खड़ी करती है। यह अस्पष्टता संवेदनशील जानकारी और बौद्धिक संपदा के अनजाने में उजागर होने के बारे में चिंताएँ पैदा करती है।

AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म में डेटा ऑप्ट-आउट चुनौतियों का समाधान

SaaS अनुप्रयोगों में, डेटा उपयोग से बाहर निकलने के बारे में जानकारी अक्सर बिखरी हुई और असंगत होती है। कुछ सेवा की शर्तों में ऑप्ट-आउट विकल्पों का उल्लेख करते हैं, अन्य गोपनीयता नीतियों में, और कुछ में ऑप्ट-आउट करने के लिए कंपनी को ईमेल करने की आवश्यकता होती है। यह असंगति और पारदर्शिता की कमी सुरक्षा पेशेवरों के लिए कार्य को जटिल बनाती है, जिससे डेटा उपयोग को नियंत्रित करने के लिए एक सुव्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता पर प्रकाश डाला जाता है।

उदाहरण के लिए, एक इमेज जेनरेशन एप्लीकेशन उपयोगकर्ताओं को निजी इमेज जेनरेशन विकल्पों का चयन करके डेटा प्रशिक्षण से बाहर निकलने की अनुमति देता है, जो सशुल्क योजनाओं के साथ उपलब्ध हैं। एक अन्य ऑप्ट-आउट विकल्प प्रदान करता है, हालांकि यह मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है। कुछ एप्लीकेशन व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने से रोकने के लिए सेटिंग्स को समायोजित करने की अनुमति देते हैं।

ऑप्ट-आउट तंत्र में भिन्नता, सुरक्षा टीमों के लिए विभिन्न कंपनियों में डेटा उपयोग नीतियों को समझने और प्रबंधित करने की आवश्यकता को रेखांकित करती है। एक केंद्रीकृत SaaS सुरक्षा स्थिति प्रबंधन (SSPM) समाधान प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के लिए उपलब्ध ऑप्ट-आउट विकल्पों पर अलर्ट और मार्गदर्शन प्रदान करके, प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके और डेटा प्रबंधन नीतियों और विनियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करके मदद कर सकता है।

अंततः, यह समझना कि AI आपके डेटा का उपयोग कैसे करता है, जोखिमों के प्रबंधन और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा उपयोग से ऑप्ट आउट करना जानना आपकी गोपनीयता और सुरक्षा पर नियंत्रण बनाए रखने के लिए भी उतना ही महत्वपूर्ण है। हालाँकि, AI प्लेटफ़ॉर्म पर मानकीकृत दृष्टिकोणों की कमी इन कार्यों को चुनौतीपूर्ण बनाती है। दृश्यता, अनुपालन और सुलभ ऑप्ट-आउट विकल्पों को प्राथमिकता देकर, संगठन अपने डेटा को AI प्रशिक्षण मॉडल से बेहतर तरीके से सुरक्षित कर सकते हैं। विंग जैसे केंद्रीकृत और स्वचालित SSPM समाधान का लाभ उठाने से उपयोगकर्ता आत्मविश्वास और नियंत्रण के साथ AI डेटा चुनौतियों का सामना कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनकी संवेदनशील जानकारी और बौद्धिक संपदा सुरक्षित रहे।