4 استراتژی برای ایمن سازی هوش مصنوعی و محافظت از داده های حساس

آینده‌ای را تصور کنید که در آن عوامل هوش مصنوعی وظایف معمول را انجام می‌دهند و به تیم شما اجازه می‌دهند بر روی اولویت‌های استراتژیک‌تر تمرکز کنند – مانند تقویت روابط با مشتری، ایجاد نوآوری و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر. اما این یک چشم انداز نیست. این در حال حاضر یک واقعیت است.

و در حالی که هوش مصنوعی و برنامه های سفارشی پتانسیل افزایش کارایی و باز ، فرصت های جدید را دارند، مهم است که از خطرات جدید آگاه باشید. داده‌های حساس، مانند اطلاعات شخصی و مالی، اغلب در قلب راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قرار دارند و حفاظت و انطباق را غیرقابل مذاکره می‌کنند.

برای تحقق بخشیدن به پتانسیل کامل هوش مصنوعی و در عین حال محافظت از آنچه مهم‌تر است، ،ب‌وکارها باید استراتژی‌های امنیتی قوی هوش مصنوعی را اتخاذ کنند که اعتماد مشتری را در اولویت قرار دهد، انطباق با مقررات را تضمین کند و امنیت کلی را تقویت کند. طبیعتاً اولین قدم در ایجاد چنین استراتژی، درک موانع رایج در راه اجرای ایمن و قابل اعتماد هوش مصنوعی است.

موانع برای اجرای ایمن هوش مصنوعی

برای مشاغل در امور مالی، مراقبت های بهداشتی و سایر بخش های تنظیم شده، هوش مصنوعی قابلیت های دگرگون کننده را ارائه می دهد. یک شرکت مالی ممکن است از ابزارهای کم‌کد برای ساخت یک عامل هوش مصنوعی استفاده کند که با تکیه بر داده‌های تراکنش حساس، امتیازات اعتباری را تجزیه و تحلیل می‌کند یا تقلب را تشخیص می‌دهد. به طور مشابه، یک ارائه دهنده مراقبت های بهداشتی می تواند یک عامل هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت از بیمار با تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی و برنامه های درم، ایجاد کند.

با این حال، عوامل هوش مصنوعی مانند اینها نباید اطلاعات حساس را بدون پادمان های امنیتی و انطباق اضافی مدیریت کنند. این حفاظت‌ها برای محافظت از ،ب‌وکارها در برابر خطرات حفاظت از داده‌ها و عدم رعایت مقررات ضروری هستند. در اینجا برخی از رایج ترین موانعی که مشاغل با آن روبرو هستند آورده شده است:

• خطرات نقض داده ها: سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب حجم وسیعی از داده‌های حساس را مدیریت می‌کنند – به جزئیات شخصی، سوابق مالی و داده‌های پزشکی فکر کنید – آنها را به اه، جذابی برای حملات سایبری تبدیل می‌کند. اگر تدابیر لازم وجود نداشته باشد، نقض می‌تواند این اطلاعات را افشا کند که منجر به عواقب جدی مانند زیان مالی، آسیب به شهرت و مجازات‌های قانونی می‌شود.
• انطباق با مقررات: فراتر از تهدیدات سایبری، ،ب‌وکارها باید از چشم‌انداز پیچیده نظارتی حاکم بر هوش مصنوعی نیز عبور کنند. قو،نی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده ها (GDPR)، قانون قابل حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA)، و قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA) قو،ن سختگیرانه ای را برای نحوه ذخیره، پردازش و دسترسی به داده ها تعیین می کند. سیستم‌های هوش مصنوعی که داده‌های شخصی را مدیریت می‌کنند باید از این قو،ن پیروی کنند و ش،ت می‌تواند منجر به جریمه‌های سنگین و اختلالات عملیاتی شود. این قو،ن در مناطق و صنایع مختلف متفاوت است و به طور مکرر تغییر می کند، که انطباق را به یک هدف متحرک تبدیل می کند.
• کیفیت داده ها و سوگیری: هوش مصنوعی برای پیش بینی های قابل اعتماد به داده های با کیفیت و دقیق متکی است. داده‌های بی‌کیفیت یا مغرضانه می‌توانند خطرات امنیتی ایجاد کنند – برای مثال، دادن دسترسی غیرمجاز به دلیل طبقه‌بندی اشتباه مجوزهای کاربر. تضمین می کند داده های پاک و مرتبط در طول چرخه عمر هوش مصنوعی یک مانع ثابت برای مشاغل باقی می ماند.
• مدیریت دسترسی به داده ها: بدون کنترل دقیق بر روی افرادی که می توانند به مجموعه داده ها و مدل های حساس دسترسی داشته باشند، خطر ورود کاربران غیرمجاز افزایش می یابد که می تواند کل سیستم هوش مصنوعی را به خطر بیندازد. مدیریت دسترسی موثر برای حفاظت از یکپارچگی داده ها و امنیت کلی سیستم ضروری است.

نوآوری ایمن هوش مصنوعی با 4 قابلیت امنیتی ضروری

در میان این چالش‌ها، سازمان‌ها به دنبال ابزارهای امنیتی هستند که به آنها اجازه می‌دهد از داده‌ها در حین نوآوری با هوش مصنوعی محافظت کنند. مجموعه من، ابزارهای امنیتی پیشرفته می‌تواند هم حفاظت و هم انطباق را ارائه دهد و به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های حیاتی را به طور مؤثرتری نظارت، حفاظت و مدیریت کنند.

بهترین ابزار برای نوآوری ایمن هوش مصنوعی آنهایی هستند که به شما امکان می دهند بین امنیت و فناوری جدید تعادل برقرار کنید، همانطور که Salesforce Shield با مجموعه ابزارهای امنیتی خود (از جمله نظارت بر رویداد، مسیر حسابرسی مید،، رمزگذاری پلتفرم و تشخیص داده) انجام می دهد.

و هنگامی که با ساخت عوامل Agentforce و برنامه های هوش مصنوعی ،یب می شود، این مجموعه از راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی ایمن، سازگار و مقیاس پذیر پشتیب، می کند. برای ،ب و کارهایی که به دنبال استفاده از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و در عین حال محافظت از داده های حساس هستند، ساخت بر اساس Salesforce هم چابکی و هم آرامش خاطر را ارائه می دهد.

در اینجا چهار راه برای کمک به تیم ها برای غلبه بر موانع برای اجرای ایمن هوش مصنوعی وجود دارد.

1. شناسایی و جلوگیری از نقض احتمالی داده ها قبل از تشدید آنها

از سازمان خود در مق، با تهدیدات بالقوه با شناسایی نقض‌های داده‌ها قبل از ایجاد آسیب، حمایت کنید. با استفاده از قابلیت‌های نظارت، می‌تو،د به طور فعال از سوء استفاده از داده‌ها جلوگیری کنید و از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خود در برابر آسیب‌پذیری محافظت کنید.

سیستم‌های هوش مصنوعی حجم زیادی از اطلاعات حساس را مدیریت می‌کنند و نظارت به شناسایی فعالیت‌های مشکوک قبل از تبدیل شدن به نقض‌های جدی کمک می‌کند. یکی از راه‌های تقویت این فرآیند نظارت از طریق ابزارهایی است که رفتار کاربر و فعالیت سیستم را نشان می‌دهند. این به شما کمک می کند تا یک محیط امن برای گردش کار هوش مصنوعی خود را حفظ کنید.

ابزارهایی مانند م،تورینگ رویداد به شما امکان می‌دهند رفتار کاربر و فعالیت سیستم را ردیابی کنید و نحوه استفاده از داده‌ها در گردش‌های کاری هوش مصنوعی خود را کاملاً مشاهده کنید.

2. اطمینان از انطباق و حفظ یک تاریخچه قابل ردیابی از همه تغییرات داده ها

یکپارچگی داده ها در محیط های مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است، به ویژه زم، که با مقررات سختگیرانه ای مانند SOX سر و کار دارید. سازمان ها برای حفظ امنیت و رعایت استانداردهای انطباق باید از گردش کار هوش مصنوعی خود در برابر تغییرات غیرمجاز محافظت کنند. این نظارت به ویژه در صنایع تحت نظارت مهم است، جایی که مدیریت صحیح داده های حساس و اطمینان از اینکه هر تغییر رکورد کاملاً قابل ردیابی است غیرقابل مذاکره است.

اما این فقط مربوط به انطباق نیست. ثبت جزئیات تغییرات داده ها نیز می تواند ارزش گردش کار هوش مصنوعی را افزایش دهد. این به حفظ دقت طول، مدت داده ها کمک می کند و قابلیت اطمینان مدل های هوش مصنوعی را بهبود می بخشد. با ایجاد یک تاریخچه واضح از تغییرات داده ها، سازمان ها می توانند اطمینان حاصل کنند که فرآیندهای هوش مصنوعی آنها ایمن، دقیق و به طور مداوم با عملکرد بالا باقی می مانند.

با ابزارهایی مانند Field Audit Trail، می‌تو،د به راحتی تاریخچه دقیق تغییرات داده‌ها را حفظ کنید، سوابق را تا زم، که لازم است یا تا زم، که حذف شوند، نگهداری کنید.

3. محافظت از داده های حساس مورد استفاده در مدل های هوش مصنوعی و گردش کار برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی اغلب به داده های حساس مانند اطلاعات شخصی مشتری و سوابق مالی متکی هستند. حفاظت از این داده ها برای حفظ اعتماد مشتری و همچنین برای برآورده ، ا،امات نظارتی بسیار مهم است. بدون اتخاذ تدابیر امنیتی قوی، سازمان ها خود را در معرض نقض داده ها قرار می دهند که می تواند منجر به آسیب جدی اعتبار و مالی شود.

برای ایمن نگه داشتن اطلاعات حساس در مدل‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید از رمزگذاری داده‌ها برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز اطمینان حاصل کنند. همچنین داشتن انعطاف‌پذیری برای مدیریت مؤثر کلیدهای رمزگذاری که امکان کنترل بهتر و انطباق با استانداردهای امنیت داده‌ها را فراهم می‌کند، مهم است.

راه حل هایی مانند رمزگذاری پلتفرم می توانند نقش کلیدی در ارائه این حفاظت ها برای حفظ یکپارچگی داده ها در حین استفاده از هوش مصنوعی ایفا کنند.

4. شناسایی سریع داده های حساس برای اعمال کنترل های امنیتی من، و جلوگیری از خطرات انطباق

مدیریت موثر داده های حساس در سیستم های هوش مصنوعی با درک مکان ذخیره و نحوه استفاده از آن شروع می شود. سازمان‌ها باید اطلاعات حساس – مانند شماره کارت اعتباری یا داده‌های تامین اجتماعی – را در محیط‌های خود شناسایی و طبقه‌بندی کنند تا مطمئن شوند که اقدامات امنیتی و انطباق من، وجود دارد. این موضوع در جریان‌های کاری هوش مصنوعی بسیار مهم‌تر می‌شود، جایی که کار با مجموعه‌های داده بزرگ گاهی اوقات منجر به نادیده گرفتن داده‌های حساس می‌شود.

با تمرکز بر شناسایی اطلاعات حساس از قبل، سازمان ها می توانند به طور فعال کنترل های امنیتی لازم را برای محافظت از داده های خود و جلوگیری از آسیب پذیری ها اعمال کنند. این نه تنها به حفظ انطباق با مقررات کمک می کند، بلکه اعتماد مشتری را نیز تقویت می کند.

ابزارهایی مانند Data Detect به اسکن و طبقه‌بندی داده‌های حساس کمک می‌کنند، که می‌تواند بسیار ارزشمند باشد زیرا به سازمان‌ها اجازه می‌دهد وضعیت امنیتی خود را تقویت کنند و از چشم‌انداز داده‌های خود بهتر محافظت کنند.

برای نوآوری هوشمندتر، هوش مصنوعی ایمن را در اولویت قرار دهید

همانطور که هوش مصنوعی به دگرگونی صنایع و ایجاد نوآوری ادامه می دهد، امنیت قوی داده ها هرگز مهمتر از این نبوده است. سازمان‌ها باید از داده‌های حساس محافظت کنند، از انطباق اطمینان حاصل کنند و گردش‌های کاری هوش مصنوعی خود را ایمن کنند. این به م،ای استفاده از نظارت در زمان واقعی، حفظ مسیرهای حسابرسی دقیق، رمزگذاری داده‌ها در حالت استراحت، و طبقه‌بندی فعالانه اطلاعات برای محافظت از داده‌های مشتری و مدل‌های هوش مصنوعی است.

اما امنیت داده فقط رعایت ا،امات انطباق نیست – بلکه ایجاد اعتماد و جلوتر از تهدیدات بالقوه است. با اتخاذ تدابیر امنیتی من،، سازمان‌ها می‌توانند با اطمینان خاطر، عوامل Agentforce و برنامه‌های هوش مصنوعی را توسعه دهند و بدانند داده‌های مشتری ایمن هستند. امروز با اتخاذ یک استراتژی امنیتی پیشگیرانه در ا،یستم هوش مصنوعی Salesforce، می تو،د اطمینان حاصل کنید که داده ها و فرآیندهای هوش مصنوعی شما امن، منطبق و آماده برای آینده باقی می مانند.