🚨 Искусственный интеллект, конфиденциальность и безопасность данных: растущая проблема

С увеличением спроса на данные, управляемые ИИ, люди оставляют более обширные цифровые следы, что делает личные данные более уязвимыми. От скандала с Cambridge Analytica до растущих угроз, связанных с ИИ, риски для конфиденциальности возрастают.

🌍 Важность регулирования
Законы, такие как GDPR (ЕС) и CCPA (Калифорния), делают защиту данных законным обязательством, заставляя компании усиливать безопасность. Однако быстрое развитие ИИ усложняет эту задачу — хотя он помогает в обнаружении мошенничества, он также способствует созданию deepfake, ставя под сомнение подлинность контента.

🔐 ИИ для конфиденциальности и верификации
Федеративное обучение обучает ИИ без раскрытия исходных данных.
ИИ анонимизирует данные, сохраняя аналитическую ценность.
ИИ борется с манипуляциями deepfake, обеспечивая подлинность контента.

⚠️ Проблемы впереди
Моделям ИИ нужны обширные наборы данных, что вызывает опасения по поводу прозрачности.
Риски повторной идентификации сохраняются, даже если данные анонимизированы.
Обнаружение deepfake сталкивается с трудностями из-за все более реалистичного контента, генерируемого ИИ.

Технологии, такие как доказательство с нулевым разглашением (ZKP), безопасность транспортного уровня с нулевым разглашением (zkTLS), защищенная среда выполнения (TEE) и полностью гомоморфное шифрование (FHE), становятся решениями, соединяя ИИ, блокчейн и технологии конфиденциальности для более безопасного будущего. 🌐
#AI #Privacy #ZKP #Deepfakes #DataSecurity #zkTLS #TEE #FHE