مفهوم خصوصية البيانات:
- تُعرَّف خصوصية البيانات (Data Privacy): بأنّها حماية المعلومات الشخصية والبيانات المالية الحسّاسة من الوصول غير المُصرّح به، وضمان استخدامها بصورة قانونية وآمنة.
أهمية البيانات المالية الحسّاسة:
- عادات الإنفاق والشراء؛ أي ماهيّة المشتريات، وأنواعها، ومدى تكرارها، وحجم الإنفاق الشهري عليها.
- الأوقات والأماكن الخاصة بالمعاملات المالية، مثل: توقيت سحب الأموال أو استخدام البطاقات، والأماكن التي يُنفق فيها المال.
- تفضيلات الاستثمار، ودرجة تحمّل المخاطر، مُمثّلةً في قرار الفرد التوجّه نحو الاستثمارات الآمنة، أو الاستثمارات ذات المخاطر المُرتفعة.
- الأهداف والخطط المستقبلية، مثل: الادخار للتقاعد، أو شراء منزل.
- التفاعل مع المؤسسات المالية المختلفة، مثل: البنوك، والتطبيقات الاستثمارية، والمحافظ الرقمية.
- أكّد خبراء الأمن السيبراني أنّ البيانات المالية الشخصية هي من أكثر البيانات قيمة في السوق السوداء؛ إذ يُمكن استغلالها في سرقة الهُويّة، والاحتيال المالي.
- ولهذا، فإنّ حماية أنماط السلوك المالي وضمان خصوصيتها يُمثّلان أولوية قصوى عند تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي أو استخدامها، أنظر الشكل (1).
تسريب البيانات أثناء عملية التدريب
- عند استخدام البيانات الحقيقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، فقد تُحفظ هذه البيانات في ذاكرة النموذج، ومن ثَمَّ تظهر في المُخرجات المستقبلية.
- وهذا ما حدث لشركة (Samsung)؛ إذ سُرِّبت معلومات حساسة عن الشركة حين استخدم الموظفون تطبيق (ChatGPT) لمراجعة الكود البرمجي.
التحليل الاستنتاجي
- قد يكون من الصعب على المُهاجمين اكتشاف البيانات مباشرةً، لكنَّهم قادرون على استنتاج معلومات حساسة عن طريق تحليل أنماط استجابة النموذج.
- على سبيل المثال، قد يتمكّن أحد المُهاجمين من تحديد إذا كان شخص ما موجودًا في مجموعة بيانات التدريب أم لا.
التشفير المُتجانس
- يُعرَّف التشفير (Encryption) بأنَّه تحويل البيانات إلى شكل مُرمَّز لا يُمكن قراءته إلّا باستخدام مفتاح خاص؛ ما يُوفّر الحماية للمعلومات، ويمنع الوصول غير المُصرَّح به إليها.