Datensicherheit und Datenschutz im Zeitalter der künstlichen Intelligenz: Eine Sichtweise auf der Grundlage des Stanford-Weißbuchs

‍

Da Unternehmen zunehmend Lösungen der künstlichen Intelligenz einsetzen, um Effizienz und Innovation voranzutreiben, sind Fragen der Datensicherheit und des Datenschutzes zu einer der wichtigsten Prioritäten geworden. Wie in der Zusammenfassung des Stanford-Whitepapers "Data Privacy and Protection in the Age of AI (2023) " hervorgehoben wird , sind "Daten die Grundlage aller KI-Systeme", und "die Entwicklung von KI wird den Hunger der Entwickler nach Trainingsdaten weiter steigern und einen noch größeren Wettlauf um Daten auslösen, als wir ihn in den vergangenen Jahrzehnten erlebt haben." Während KI enorme Möglichkeiten bietet, bringt sie auch einzigartige Herausforderungen mit sich, die ein grundlegendes Überdenken unserer Ansätze zum Datenschutz erfordern. Dieser Artikel untersucht die wichtigsten Sicherheits- und Datenschutzüberlegungen für Unternehmen, die KI-Systeme implementieren, und bietet praktische Anleitungen für den Schutz sensibler Daten während des gesamten Lebenszyklus der KI.

‍

Verständnis der Sicherheits- und Datenschutzlandschaft der künstlichen Intelligenz

Wie in Kapitel 2 des Stanford-Whitepapers mit dem Titel "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape" (Datenschutz und Privatsphäre: Schlüsselkonzepte und rechtliche Rahmenbedingungen) dargelegt wird, erfordert die Datenverwaltung im Zeitalter der KI einen Ansatz, der miteinander verbundene Dimensionen berücksichtigt, die über die rein technische Sicherheit hinausgehen. Laut der Zusammenfassung gibt es drei wichtige Vorschläge zur Abschwächung der Datenschutzrisiken, die durch die Entwicklung und Einführung von KI entstehen:

1. Denormalisierung der Standarddatenerfassung, Übergang von Opt-out- zu Opt-in-Systemen
2. Konzentration auf die KI-Datenlieferkette zur Verbesserung des Schutzes der Privatsphäre und des Datenschutzes
3. Änderung der Ansätze für die Erstellung und Verwaltung personenbezogener Daten, Unterstützung der Entwicklung neuer Governance-Mechanismen

Diese Dimensionen erfordern spezifische Ansätze, die über die traditionellen IT-Sicherheitspraktiken hinausgehen.

Überdenken der Datenerfassung im Zeitalter der KI

Wie das Stanford-Whitepaper ausdrücklich feststellt, "birgt die Sammlung weitgehend unbeschränkter Daten einzigartige Risiken für den Schutz der Privatsphäre, die über die individuelle Ebene hinausgehen - sie summieren sich zu gesellschaftlichen Schäden, die nicht allein durch die Ausübung individueller Datenrechte angegangen werden können". Dies ist eine der wichtigsten Feststellungen in der Zusammenfassung und erfordert ein grundlegendes Überdenken unserer Datenschutzstrategien.

Denormalisierung der Standarddatenerfassung

Ich zitiere direkt aus der ersten Anregung der Stanford-Zusammenfassung:

• Übergang von Opt-out zu Opt-in: "Denormalisieren Sie die Standarddatenerfassung, indem Sie von Opt-out- zu Opt-in-Modellen übergehen. Datensammler müssen eine echte Datenminimierung durch 'Privacy by Default'-Strategien ermöglichen und technische Standards und Infrastrukturen für sinnvolle Zustimmungsmechanismen einführen."
• Wirksame Datenminimierung: Umsetzung des "eingebauten Datenschutzes", indem nur die für den jeweiligen Anwendungsfall unbedingt erforderlichen Daten erhoben werden, wie in Kapitel 3 des Weißbuchs "Provokationen und Prognosen" empfohlen
• Aussagekräftige Zustimmungsmechanismen: Einführung technischer Standards und Infrastrukturen, die eine wirklich informierte und differenzierte Zustimmung ermöglichen

‍

Umsetzungsempfehlung: Einführung eines Datenklassifizierungssystems, das sensible Daten automatisch kennzeichnet und je nach Sensibilitätsstufe geeignete Kontrollen durchführt, mit vordefinierten Einstellungen für die Nichterfassung.

‍

‍

Verbesserung der Transparenz der Datenkette für KI

Gemäß dem zweiten Vorschlag der Stanford-Zusammenfassung sind Transparenz und Rechenschaftspflicht entlang der gesamten Datenkette von grundlegender Bedeutung für jedes Regulierungssystem, das sich mit dem Datenschutz befasst.

Konzentration auf die KI-Datenkette

In dem Weißbuch wird eindeutig festgestellt, dass es notwendig ist, "sich auf die KI-Datenlieferkette zu konzentrieren, um den Schutz der Privatsphäre und den Datenschutz zu verbessern. Die Gewährleistung von Transparenz und Rechenschaftspflicht in Bezug auf den Datensatz während des gesamten Lebenszyklus muss ein Ziel jedes Regulierungssystems sein, das sich mit dem Datenschutz befasst". Dies bedeutet Folgendes:

• Vollständige Rückverfolgbarkeit: Detaillierte Aufzeichnungen über Datenquellen, -umwandlungen und -verwendungen
• Transparenz der Datensätze: Gewährleistung der Transparenz der Zusammensetzung und Herkunft der in den Modellen verwendeten Daten, insbesondere im Hinblick auf die in Kapitel 2 geäußerten Bedenken bezüglich generativer KI-Systeme
• Regelmäßige Audits: Durchführung unabhängiger Audits der Datenerfassungs- und -verwendungsprozesse

Umsetzungsempfehlung: Einführung eines Datenprovenienzsystems, das den gesamten Lebenszyklus der Daten dokumentiert, die für das Training und den Betrieb von KI-Systemen verwendet werden.

Änderung des Ansatzes für die Erstellung und Verwaltung von Daten

Der dritte Vorschlag der Stanford-Zusammenfassung besagt, dass es notwendig ist, "den Ansatz für die Erstellung und Verwaltung von personenbezogenen Daten zu ändern". Wie es in dem Papier heißt, "sollten die politischen Entscheidungsträger die Entwicklung neuer Governance-Mechanismen und technischer Infrastrukturen (z. B. Datenbroker und Infrastrukturen für die Datenautorisierung) unterstützen, um die Ausübung individueller Datenrechte und -präferenzen zu unterstützen und zu automatisieren".

Neue Mechanismen der Datenverwaltung

• Datenvermittler: Unterstützung der Entwicklung von Einrichtungen, die als Treuhänder im Namen von Einzelpersonen handeln können, wie im Weißbuch ausdrücklich vorgeschlagen
• Infrastrukturen für die Datenautorisierung: Schaffung von Systemen, die es Einzelpersonen ermöglichen, detaillierte Präferenzen für die Verwendung ihrer Daten zu äußern
• Automatisierung der Rechte des Einzelnen: Entwicklung von Mechanismen, die die Ausübung individueller Datenrechte automatisieren, wobei, wie in Kapitel 3 betont, individuelle Rechte allein nicht ausreichen

Umsetzungsempfehlung: Übernahme oder Mitwirkung an der Entwicklung offener Standards für die Datenautorisierung, die die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Diensten ermöglichen.

Schutz von Modellen der künstlichen Intelligenz

Die KI-Modelle selbst bedürfen eines besonderen Schutzes:

• Modellsicherheit: Schutz der Integrität und Vertraulichkeit von Modellen durch Verschlüsselung und Zugriffskontrolle
• Sicherer Einsatz: Containerisierung und Codesignierung zur Gewährleistung der Modellintegrität
• Kontinuierliche Überwachung: Implementierung von Überwachungssystemen zur Erkennung von unbefugtem Zugriff oder abnormalem Verhalten

Umsetzungsempfehlung: Einrichtung von "Sicherheitstoren" in der Entwicklungspipeline, die eine Validierung der Sicherheit und des Datenschutzes erfordern, bevor die Modelle in Produktion gehen.

Verteidigung gegen gegnerische Angriffe

KI-Systeme sind mit einzigartigen Angriffsvektoren konfrontiert:

• Datenvergiftung: Verhinderung der Manipulation von Trainingsdaten
• Extraktion sensibler Informationen: Schutz vor Techniken, die Trainingsdaten aus Modellantworten extrahieren könnten
• Membership Inference: Verhinderung der Bestimmung der Zugehörigkeit bestimmter Daten zum Trainingsdatensatz

Empfehlung für die Umsetzung: Implementierung von Trainingsmethoden für Angreifer, die Modelle während der Entwicklung gezielt potenziellen Angriffsvektoren aussetzen.

Sektorspezifische Überlegungen

Die Anforderungen an den Datenschutz und die Sicherheit unterscheiden sich je nach Sektor erheblich:

Gesundheitswesen

• Einhaltung des HIPAA für geschützte Gesundheitsinformationen
• Besonderer Schutz für genomische und biometrische Daten
• Ausgleich zwischen Forschungsnutzen und Schutz der Privatsphäre

Finanzdienstleistungen

• PCI DSS-Anforderungen für Zahlungsinformationen
• Überlegungen zur Einhaltung von Anti-Geldwäsche (AML)
• Verwaltung sensibler Kundendaten mit differenzierten Datenschutzkonzepten

Öffentlicher Sektor

• Datenschutzbestimmungen für Bürger
• Transparenz in algorithmischen Entscheidungsprozessen
• Einhaltung der lokalen, nationalen und internationalen Datenschutzbestimmungen

Praktischer Rahmen für die Umsetzung

Die Umsetzung eines umfassenden Konzepts für den Datenschutz und die Datensicherheit in der KI erfordert:

1. Datenschutz und Sicherheit durch Design
   • Berücksichtigung des Datenschutzes in einem frühen Stadium der Entwicklung
   • Durchführung von Datenschutzfolgenabschätzungen für jeden IA-Anwendungsfall
2. Integrierte Datenverwaltung
   • Abstimmung der KI-Verwaltung mit umfassenderen Data-Governance-Initiativen
   • Anwendung einheitlicher Kontrollen in allen Datenverarbeitungssystemen
3. Kontinuierliche Überwachung
   • Laufende Überwachung der Einhaltung der Datenschutzbestimmungen einführen
   • Erarbeitung grundlegender Metriken zur Erkennung von Anomalien
4. Angleichung der Rechtsvorschriften
   • Gewährleistung der Einhaltung bestehender und sich entwickelnder Vorschriften
   • Dokumentation von Datenschutzmaßnahmen für behördliche Audits

Fallstudie: Implementierung in Finanzinstituten

Ein weltweit tätiges Finanzinstitut implementierte ein KI-basiertes Betrugserkennungssystem mit einem mehrschichtigen Ansatz:

• Niveau des Datenschutzes: Tokenisierung von sensiblen Kundeninformationen vor der Verarbeitung
• Zustimmungsmanagement: Granulares System, das den Kunden die Kontrolle darüber ermöglicht, welche Daten zu welchen Zwecken verwendet werden dürfen
• Transparenz: Dashboard für Kunden, das zeigt, wie ihre Daten in KI-Systemen verwendet werden
• Überwachung: Kontinuierliche Analyse von Inputs, Outputs und Leistungsmetriken zur Aufdeckung potenzieller Datenschutzverletzungen

Schlussfolgerung

In der Zusammenfassung des Stanford-Whitepapers heißt es: "Bestehende und vorgeschlagene Datenschutzgesetze, die auf den weltweit anerkannten Fair Information Practices (FIP) beruhen, regeln zwar implizit die Entwicklung von KI, reichen aber nicht aus, um den Wettlauf um Daten und die daraus resultierenden individuellen und systemischen Schäden für die Privatsphäre zu bewältigen." Darüber hinaus "bieten selbst Gesetze, die explizite Bestimmungen über algorithmische Entscheidungsfindung und andere Formen der KI enthalten, nicht die Data-Governance-Maßnahmen, die für eine sinnvolle Regulierung der in KI-Systemen verwendeten Daten erforderlich sind."

Im Zeitalter der KI können Datenschutz und Privatsphäre nicht länger als zweitrangig betrachtet werden. Organisationen müssen die drei wichtigsten Empfehlungen des Weißbuchs befolgen:

1. Übergang von einem wahllosen Datenerfassungsmodell zu einem Modell, das auf einer bewussten Zustimmung beruht
2. Gewährleistung von Transparenz und Verantwortlichkeit in der gesamten Datenkette
3. Unterstützung neuer Governance-Mechanismen, die dem Einzelnen mehr Kontrolle über seine Daten geben

‍

Die Umsetzung dieser Empfehlungen bedeutet eine grundlegende Veränderung der Art und Weise, wie wir Daten im KI-Ökosystem konzipieren und verwalten. Wie die Analyse im Stanford-Whitepaper zeigt, sind die derzeitigen Praktiken der Datenerhebung und -nutzung unhaltbar und bergen die Gefahr, das Vertrauen der Öffentlichkeit in Systeme der künstlichen Intelligenz zu untergraben und gleichzeitig systemische Schwachstellen zu schaffen, die weit über den Einzelnen hinausgehen.

‍

Die Regulierungslandschaft verändert sich bereits als Reaktion auf diese Herausforderungen, wie die zunehmenden internationalen Diskussionen über die Notwendigkeit zeigen, nicht nur die Ergebnisse der KI, sondern auch die Datenerfassungsprozesse zu regulieren, die diese Systeme speisen. Die bloße Einhaltung von Vorschriften ist jedoch nicht ausreichend.

‍

Organisationen, die einen ethischen und transparenten Ansatz für die Datenverwaltung verfolgen, werden in diesem neuen Umfeld besser positioniert sein und durch das Vertrauen der Nutzer und eine größere betriebliche Widerstandsfähigkeit einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Die Herausforderung besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen technologischer Innovation und sozialer Verantwortung zu finden und zu erkennen, dass die wahre Nachhaltigkeit der KI von ihrer Fähigkeit abhängt, die Grundrechte der Menschen, denen sie dient, zu achten und zu schützen.