Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit im Zeitalter von LLMs
In jüngster Zeit sind mehrere Schwachstellen im Betrieb von Large Language Models (LLMs) in Bezug auf die Sicherheit persönlicher Daten und den Online-Datenschutz ans Licht gekommen. Diese Probleme können beunruhigend sein, insbesondere wenn Sie ein Unternehmen führen. In diesem Abschnitt werden wir uns mit den Herausforderungen und Bedenken im Zusammenhang mit Datensicherheit und Datenschutz im Bereich der LLMs befassen.
Unsachgemäße Datenerfassung und -nutzung
LLMs sind so konzipiert, dass sie eine breite Palette von Eingabedaten verarbeiten können. Es kann jedoch zu unbeabsichtigten Datenlecks kommen, die verschiedene Arten von Informationen betreffen, darunter Dateien, E-Mail-Nachrichten, verwaiste Datenbankeinträge, IP-Daten ehemaliger Mitarbeiter, Daten zum Datenschutz und vertrauliche Unternehmensinformationen. Alle Daten, die in der Lage sind, einen Benutzer zu identifizieren, können, wenn sie versehentlich für das Training oder für Abfragen verwendet werden, unbeabsichtigte und schwerwiegende Folgen haben, einschließlich finanzieller Verluste und Rufschädigung. Darüber hinaus können LLMs unbeabsichtigt Verbindungen zu öffentlich zugänglichen Daten herstellen, wodurch potenziell Sicherheitslücken für Datenschutzverletzungen entstehen. Diese Datenschutzverletzungen oder unbeabsichtigten Fehler können leicht auftreten, vor allem, weil Unternehmen oft nur begrenzten Einblick in die Daten haben, die als Eingabe oder Feedback in LLMs verwendet werden.
Verzerrte Ergebnisse
Es ist von größter Bedeutung, dass Unternehmen bei der Verwendung von LLMs für Aufgaben, die anfällig für Bias sind, wachsam sind. Zu diesen Aufgaben gehören die Bewertung von Lebensläufen von Bewerbern, die Automatisierung des Kundendienstes für verschiedene Einkommensgruppen oder die Vorhersage von Gesundheitsproblemen auf der Grundlage von Faktoren wie Alter, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit. Das vorherrschende Problem beim heutigen KI-Datentraining liegt im Fehlen ausgewogener Daten, bei denen eine Datenkategorie die anderen deutlich überwiegt, was folglich Bias oder ungenaue Korrelationen fördert. Ein anschauliches Beispiel wären Datensätze, die Informationen über Rasse, Alter oder Geschlechterverteilung enthalten, die Ungleichgewichte aufweisen können, die zu unerwarteten und ungerechten Ergebnissen führen. In Fällen, in denen LLMs von Dritten trainiert werden, bleibt der Grad des Bias, der sich aus diesen Faktoren ergibt, dem Endbenutzer verborgen.

Herausforderungen in Bezug auf Erklärbarkeit und Beobachtbarkeit
In der aktuellen Landschaft öffentlich gehosteter LLMs sind nur begrenzte Hinweise verfügbar, um Verbindungen zwischen Ausgaberesultaten und bekannten Eingabedaten herzustellen. LLMs neigen dazu, zu "halluzinieren" und sich imaginäre Quellen auszudenken, wodurch die Beobachtbarkeit zu einer gewaltigen Herausforderung wird. Für benutzerdefinierte LLMs können Unternehmen jedoch während des Trainingsprozesses Beobachtbarkeit einbauen, um während der gesamten Trainingsphase des LLM Assoziationen herzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht die Verknüpfung von Antworten mit den Quellen, aus denen sie abgeleitet wurden, wodurch die Ergebnisüberprüfung ermöglicht wird. Unternehmen müssen Mechanismen zur Überwachung und Messung von Bias einrichten, um sicherzustellen, dass LLM-Ergebnisse nicht in verschiedenen Szenarien zu Schäden oder Diskriminierung führen. Denken Sie an den potenziellen Schaden, der mit der Zusammenfassung medizinischer Notizen auf der Grundlage von LLM verbunden ist, die unterschiedliche Gesundheitsempfehlungen für Männer und Frauen ergeben könnte.
Datenschutzrechte und automatisierte Inferenz
Wenn LLMs Daten verarbeiten, können sie Schlussfolgerungen aus verschiedenen Kategorien personenbezogener Daten ziehen, die aus Kundensupportdokumentationen, Verhaltensüberwachung oder produktbezogenen Informationen stammen können. Es ist unerlässlich, dass Unternehmen sicherstellen, dass sie als Datenverarbeiter oder Unterauftragsverarbeiter über die erforderliche Einwilligung verfügen, um Schlussfolgerungen aus solchen Daten zu ziehen. Die Überwachung der Datenschutzrechte und die Einschränkung ihrer Nutzung innerhalb des bestehenden Rahmens stellt für Unternehmen ein äußerst schwieriges und kostspieliges Unterfangen dar.
Verbesserung von Datensicherheit und Datenschutz bei Large Language Models
In der heutigen digitalen Landschaft sind Datensicherheit und Datenschutz von zentraler Bedeutung. Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 haben in vielen Bereichen große Fortschritte gebracht, gleichzeitig aber auch tiefgreifende Fragen zum Schutz sensibler Informationen aufgeworfen. Während Hashing oft als Mittel zur Datenanonymisierung angepriesen wird, sind seine Grenzen weithin bekannt. In diesem Abschnitt werden die Grenzen von Hashing als Methode zum Schutz der Datenprivatsphäre erläutert und alternative Ansätze zur Verbesserung von Datensicherheit und Datenschutz vorgestellt.
Verständnis der Grenzen von Hashing
Um zu verstehen, wie Datensicherheit und Datenschutz gestärkt werden können, ist es wichtig, die Grenzen von Hashing als Technik zur Wahrung der Privatsphäre zu erkennen. Hashing, oft als kryptografische Hashfunktion bezeichnet, ist ein mathematischer Prozess, bei dem ein Eingabewert in einen Ausgabewert umgewandelt wird. Diese Umwandlung ist so gestaltet, dass sie möglichst unvorhersehbar ist und derselbe Input immer denselben Output ergibt. Dennoch ist zu beachten, dass Hashing allein nicht ausreicht, um Daten wirklich anonym zu machen.
Wenn beispielsweise eine Sozialversicherungsnummer (SSN) gehasht wird, entsteht eine scheinbar zufällige Zeichenkette wie „b0254c86634ff9d0800561732049ce09a2d002e1“ (oft als „b02-Wert“ bezeichnet). Auch wenn der b02-Wert ganz anders aussieht als die ursprüngliche SSN, garantiert dies keine echte Anonymität. Die zentrale Frage ist, ob eine Partei, die den b02-Wert besitzt, die ursprüngliche SSN rekonstruieren kann.
Über Hashing hinaus: Erhöhung von Datensicherheit und Datenschutz
- Data Tokenization: Tokenisierung bedeutet, dass sensible Daten durch eindeutige Token ersetzt werden. Beispielsweise kann eine SSN durch ein Token wie „[SSN-REDACTED]“ ersetzt werden. Diese Methode erhält das Datenformat, schützt aber die zugrundeliegenden Informationen.
- Differential Privacy: Differential Privacy fügt den Daten zufälliges Rauschen hinzu, sodass es für Analysten schwierig wird, bestimmte Details zu erkennen. Dieser Ansatz bietet zusätzlichen Schutz, während die Nützlichkeit der Daten erhalten bleibt.
- Data Minimization: Das Konzept der Datenminimierung bedeutet, dass nur die für den vorgesehenen Zweck des Modells unbedingt erforderlichen Daten erhoben werden. Durch die Minimierung der Menge sensibler Daten wird das Risiko einer Offenlegung entsprechend verringert.
- Secure Data Handling: Es müssen starke Verschlüsselungs- und Zugriffskontrollen implementiert werden, um Daten sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand zu schützen. Die Einhaltung sicherer Datenverarbeitungspraktiken ist entscheidend für den Schutz sensibler Informationen.
Beispiel für SSN-Tokenisierung
Im bereitgestellten Python-Code ersetzt die Funktion tokenize_ssn
jede im Text gefundene SSN durch das Token „[SSN-REDACTED]“.
Fazit
Im Umgang mit LLMs haben Datensicherheit und Datenschutz höchste Priorität. Auch wenn Hashing häufig als Methode zur Datenanonymisierung diskutiert wird, sind seine Grenzen offensichtlich. Um Datensicherheit und Datenschutz zu stärken, sollten fortschrittliche Methoden wie Tokenization, Differential Privacy, Data Minimization und Secure Data Handling in Betracht gezogen werden. Diese Maßnahmen, kombiniert mit einem umfassenden Verständnis der Herausforderungen durch LLMs, sind unerlässlich, um sensible Informationen zu schützen und höchste Datenschutzstandards zu gewährleisten. Datenschutz und der Schutz persönlicher Daten bleiben zentrale Anliegen im Zeitalter fortschrittlicher Sprachmodelle wie LLMs und erfordern kontinuierliche Aufmerksamkeit und Anpassungsfähigkeit.
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