Veri Gizliliği

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Veri Gizliliğinin Önemi

Veri gizliliği, yapay zeka ve makine öğreniminde birkaç nedenden dolayı temelde önemlidir. İlk olarak, kullanıcılar ve paydaşlar arasında güven oluşturur. İnsanlar, verilerinin güvenli ve etik bir şekilde işlendiğine inanırlarsa YZ sistemleriyle etkileşime girme olasılıkları daha yüksektir. İkinci olarak, veri gizliliği birçok yargı alanında yasal bir gerekliliktir. Avrupa'daki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR ) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA ) gibi düzenlemeler, veri işleme için katı standartlar belirlemekte ve ihlaller için önemli cezalar getirmektedir. Bu düzenlemelere uymak, küresel olarak yapay zeka çözümleri kullanan kuruluşlar için çok önemlidir. Üçüncü olarak, veri gizliliğini korumak, YZ sistemlerinin bireysel haklara saygı duymasını sağlamak ve algoritmik önyargıyı azaltmayı da içeren kişisel bilgilerin kötüye kullanılması veya ifşa edilmesinden kaynaklanan zararları önlemek için YZ etiğinin temel bir bileşenidir. Sorumlu YZ yaklaşımı, geliştiriciler için önemli bir husustur.

Veri Gizliliğini Sağlama Teknikleri

Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarında veri gizliliğini artırmak için çeşitli teknikler kullanılmaktadır:

• Anonimleştirme ve Takma Ad Verme: Bu teknikler kişisel verileri bireylerin kolayca tanımlanamayacağı şekilde değiştirir. Anonimleştirme tanımlayıcıları geri döndürülemez bir şekilde ortadan kaldırırken, takma adlandırma tanımlayıcıları yapay olanlarla değiştirir ve belirli koşullar altında yeniden tanımlamaya izin verir. Bu tekniklere ilişkin rehberlik Birleşik Krallık Bilgi Komiserliği gibi kurumlarda mevcuttur.
• Diferansiyel Gizlilik: Bu yöntem veri kümelerine veya sorgu sonuçlarına istatistiksel gürültü ekler. Veri analistlerinin toplu verilerden faydalı içgörüler elde etmesini sağlarken, herhangi bir birey hakkındaki bilgilerin korunmasını matematiksel olarak garanti eder. Harvard Gizlilik Araçları Projesi gibi araştırma kurumları bu yöntemin uygulamalarını araştırmaktadır.
• Federe Öğrenme: Bu yaklaşım, makine öğrenimi modellerinin, ham verilerin kendisi paylaşılmadan , yerel veri örneklerini tutan birden fazla merkezi olmayan cihaz veya sunucuda eğitilmesini sağlar. Bunun yerine, yalnızca model güncellemeleri (gradyanlar gibi) paylaşılarak gizlilik riskleri önemli ölçüde azaltılır. Federated Learning hakkındaGoogle AI Blog gibi kaynaklardan daha fazla bilgi edinin.
• Homomorfik Şifreleme: Bu gelişmiş kriptografik teknik, hesaplamaların önce şifresini çözmeye gerek kalmadan doğrudan şifrelenmiş veriler üzerinde gerçekleştirilmesine olanak tanır. Hesaplama açısından yoğun olsa da güçlü gizlilik garantileri sunar. Microsoft Research'ün SEAL üzerine çalışması gibi kaynaklar aracılığıyla kavramları keşfedin.
• Güvenli Çok Taraflı Hesaplama (SMPC): SMPC protokolleri, birden fazla tarafın girdilerini gizli tutarken girdileri üzerinden bir işlevi ortaklaşa hesaplamasını sağlar. Genel bir bakış Wikipedia'da bulunabilir.

Yapay Zeka/ML'de Veri Gizliliğinin Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri gizliliği teknikleri çok sayıda AI/ML uygulamasında hayati önem taşımaktadır:

1. Sağlık Hizmetleri: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında gizlilik teknikleri, tıbbi görüntü analizi veya hastalık teşhisi gibi görevler için modelleri eğitirken hassas hasta bilgilerini korur. Federe öğrenme gibi teknikler, hastanelerin yerel hasta verilerini doğrudan paylaşmadan kullanarak model eğitimi konusunda işbirliği yapmalarına olanak tanıyarak HIPAA gibi düzenlemelere uymalarına yardımcı olur. Sentetik veri üretimi burada kullanılan bir başka yaklaşımdır.
2. Finans: Bankalar ve finans kurumları dolandırıcılık tespiti, kredi puanlaması ve kişiselleştirilmiş hizmetler için yapay zekayı kullanıyor. Anonimleştirme ve diferansiyel gizlilik gibi veri gizliliği yöntemleri, bu yapay zeka odaklı finansal araçların geliştirilmesini sağlarken müşterilerin finansal verilerinin korunmasına yardımcı olur ve Ödeme Kartı Endüstrisi Veri Güvenliği Standardı (PCI DSS) gibi standartlarla uyumluluğu sağlar.

İlgili Kavramlar

Veri gizliliğini, ilgili veri güvenliği kavramından ayırmak önemlidir.

• Veri Gizliliği: Kişisel verilerin toplanması, kullanılması, saklanması ve paylaşılması ile ilgili kurallara, politikalara ve bireysel haklara odaklanır. Hangi verilerin toplanabileceği, neden toplandığı, kimlerin erişebileceği ve uygun şekilde nasıl kullanılacağı gibi soruları ele alır. Temel kaygılar arasında rıza, şeffaflık ve amaç sınırlaması yer alır.
• Veri Güvenliği: Verileri yetkisiz erişim, ihlal, bozulma ve diğer tehditlerden korumak için uygulanan teknik ve organizasyonel önlemleri içerir. Örnekler arasında şifreleme, güvenlik duvarları, erişim kontrolleri ve saldırı tespit sistemleri yer alır.

Farklı olsalar da veri gizliliği ve veri güvenliği birbirine bağlıdır. Güçlü veri güvenliği, veri gizliliğini sağlamak için bir ön koşuldur, çünkü veriler ihlallere karşı yeterince korunmazsa gizlilik politikaları etkisizdir. Her ikisi de güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmak için temel bileşenlerdir ve genellikle kapsamlı Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) uygulamalarıyla yönetilirler. Elektronik Gizlilik Bilgi Merkezi (EPIC) gibi kuruluşlar güçlü gizlilik korumalarını savunurken, NIST Gizlilik Çerçevesi gibi çerçeveler uygulama için rehberlik sağlar.