Kas yra asmens tapatybę atskleidžianti informacija? Išsamus PII apsaugos, duomenų klasifikavimo ir privatumo valdymo vadovas

Kas yra asmeniškai identifikuojama informacija?

Asmeniškai identifikuojama informacija (AI) reiškia bet kokius duomenis, kurie gali būti naudojami identifikuoti, susisiekti ar rasti konkretų asmenį, tiek atskirai, tiek kartu su kitais duomenimis. Tai apima akivaizdžius identifikatorius, tokius kaip vardai, socialinio draudimo numeriai ir el. pašto adresai, taip pat mažiau akivaizdžius duomenis, tokius kaip IP adresai, įrenginių ID ir elgesio modeliai, kurie gali būti susiję su konkrečiais žmonėmis. AI apsauga yra esminė privatumo atitikties dalis pagal tokias reguliacijas kaip GDPR, CCPA, HIPAA ir įvairius tarptautinius privatumo įstatymus.

Šiuolaikinis AI valdymas reikalauja išsamaus identifikavimo, klasifikavimo ir apsaugos asmeninių duomenų visame jų gyvavimo cikle, nuo surinkimo iki apdorojimo, saugojimo ir galutinio ištrynimo ar anonimizavimo.

Kodėl AI apsauga yra būtina verslo ir teisės atitikties užtikrinimui

• Teisinė atitiktis: Atitikti reguliacinius reikalavimus pagal kelis privatumo įstatymus ir išvengti didelių baudų
• Duomenų nutekėjimo prevencija: Apsaugoti jautrią informaciją nuo neautorizuoto prieigos ir kibernetinių atakų
• Klientų pasitikėjimas: Kurti pasitikėjimą atsakingai tvarkant asmeninę informaciją
• Reputacijos apsauga: Išvengti neigiamo viešumo ir prekės ženklo žalos dėl privatumo pažeidimų
• Konkurencinis pranašumas: Pademonstruoti privatumo lyderystę, kuri išskiria jūsų organizaciją

Pagrindiniai išsamios AI valdymo privalumai

Rizikos mažinimas

Systematinė AI apsauga sumažina duomenų nutekėjimo, privatumo pažeidimų ir reguliavimo vykdymo veiksmų tikimybę ir poveikį, kurie gali kainuoti milijonus baudų ir atkūrimo išlaidų.

Veiklos efektyvumas

Aiški AI klasifikacija ir tvarkymo procedūros supaprastina duomenų valdymo procesus ir sumažina privatumo atitikties sudėtingumą verslo operacijose.

Inovacijų skatinimas

Tinkamas AI valdymas leidžia organizacijoms pasinaudoti duomenų analitika ir personalizavimu, tuo pačiu užtikrinant privatumo atitiktį ir klientų pasitikėjimą.

Įrodyti AI naudojimo atvejai ir apsaugos pavyzdžiai

• Klientų duomenų bazės: Klasifikuoti ir apsaugoti klientų kontaktinę informaciją, pirkimų istoriją ir elgesio duomenis
• Darbuotojų įrašai: Apsaugoti HR informaciją, įskaitant socialinio draudimo numerius, adresus ir našumo duomenis
• Sveikatos priežiūros sistemos: Apsaugoti pacientų informaciją, atitinkančią HIPAA reikalavimus medicininiams įrašams ir gydymo duomenims
• Finansinės paslaugos: Apsaugoti sąskaitų informaciją, sandorių duomenis ir kredito informaciją pagal finansinio privatumo reglamentus
• Švietimo institucijos: Apsaugoti studentų įrašus ir švietimo informaciją pagal FERPA ir privatumo reikalavimus

Ar AI turėtų būti klasifikuojama plačiai ar siaurai? Optimalus klasifikacijos strategija

Pasirinkite platesnę klasifikaciją, kad užtikrintumėte išsamią apsaugą, kadangi privatumo įstatymai nuolat plečia asmeninės informacijos apibrėžimą. Įgyvendinkite sluoksniuotus apsaugos lygius, atsižvelgdami į jautrumą, ir laikykite ribinius atvejus kaip AI, kol nebus galutinai nustatyta kitaip.

Sukurkite dinamiškas klasifikavimo sistemas, kurios gali prisitaikyti prie besikeičiančių reglamentų ir verslo poreikių, tuo pačiu išlaikydamos nuoseklius apsaugos standartus visose asmeninės informacijos kategorijose.

Kaip valdyti AI: žingsnis po žingsnio apsaugos gidas

1 žingsnis: Identifikuoti ir klasifikuoti AI

• Atlikite išsamią duomenų žemėlapio sudarymą, kad identifikuotumėte visą asmeninę informaciją sistemose ir procesuose
• Klasifikuokite AI pagal jautrumo lygį, įskaitant viešą, vidinę, konfidencialią ir ribotą kategorijas
• Dokumentuokite duomenų srautus, rodančius, kaip AI juda per jūsų organizaciją ir trečiosioms šalims
• Nuosekliai identifikuokite tiesioginius identifikatorius (vardus, SSN) ir netiesioginius identifikatorius (IP adresus, įrenginių ID)
• Sukurkite duomenų inventorius, kurie stebi AI vietą, tikslą ir išlaikymo reikalavimus

2 žingsnis: Įgyvendinti apsaugos kontrolės priemones

• Naudokite šifravimą AI, esant ramybėje ir perduodant, naudojant pramonės standartus atitinkančius algoritmus
• Įgyvendinkite prieigos kontrolę, užtikrinančią, kad tik įgalioti asmenys galėtų peržiūrėti ar keisti AI
• Sukurkite duomenų maskavimo ir anonimizavimo procedūras neprodukcinėse aplinkose
• Įsteigti saugius duomenų perdavimo protokolus, skirtus AI dalijimuisi su tiekėjais ir partneriais
• Naudokite stebėjimo sistemas, kad aptiktumėte neautorizuotą AI prieigą ar neįprastą duomenų veiklą

3 žingsnis: Nustatyti valdymo procedūras

• Sukurkite duomenų išsaugojimo politiką, nurodančią, kiek laiko skirtingų tipų AI turėtų būti saugoma
• Įgyvendinkite saugaus ištrynimo procedūras AI, kurių daugiau nereikia
• Nustatykite incidentų reagavimo procedūras AI nutekėjimams ir neautorizuotai prieigai
• Sukurkite privatumo poveikio vertinimo procesus naujoms sistemoms, tvarkančioms AI
• Parengti mokymo programas, užtikrinančias, kad visi darbuotojai suprastų AI tvarkymo reikalavimus

4 žingsnis: Stebėti ir išlaikyti atitiktį

• Atlikite reguliarius auditų, kad užtikrintumėte, jog AI apsaugos kontrolės priemonės veikia efektyviai
• Stebėkite reguliacinius pokyčius, kurie gali paveikti AI klasifikacijos ar apsaugos reikalavimus
• Atnaujinkite apsaugos priemones, atsižvelgdami į naujas grėsmes ir technologijų pokyčius
• Stebėkite AI apdorojimo veiklą, kad užtikrintumėte atitiktį nurodytoms paskirtims ir teisiniam pagrindui
• Išlaikykite dokumentaciją apie AI apsaugos pastangas reguliavimo tyrimams ir auditams

AI apsaugos geriausios praktikos maksimaliai saugai ir atitiktiai

• Duomenų minimizavimas: Rinkti ir išlaikyti tik tuos AI, kurie yra būtini konkretiems, teisėtiems verslo tikslams
• Paskirties apribojimas: Naudoti AI tik toms paskirtims, kurios buvo atskleistos asmenims ir dokumentuotos politikose
• Prieigos kontrolės: Įgyvendinti rolėmis pagrįstą prieigą, užtikrinančią, kad tik įgalioti asmenys galėtų pasiekti konkrečią AI
• Reguliarus auditas: Nuolat stebėti AI tvarkymo praktikas ir atnaujinti apsaugas, kai reikia
• Tiekėjų valdymas: Užtikrinti, kad trečiųjų šalių partneriai išlaikytų lygiavertes AI apsaugos standartus

AI apsaugos DUK: Dažnai užduodami klausimai

Koks skirtumas tarp AI ir asmeninių duomenų pagal GDPR?

GDPR 'asmeninių duomenų' apibrėžimas yra platesnis nei tradicinė AI, įtraukiantis bet kokią informaciją, susijusią su identifikuojamu asmeniu, net jei netiesioginis identifikavimas reikalauja papildomų duomenų. AI paprastai reiškia tiesioginius identifikatorius.

Ar IP adresai laikomi AI?

Tai priklauso nuo konteksto ir reglamentavimo. Pagal GDPR, IP adresai paprastai laikomi asmeniniais duomenimis. JAV statiniai IP adresai dažnai laikomi AI, o dinaminiai IP gali būti nelaikomi, priklausomai nuo to, ar jie gali būti susiję su asmenimis.

Kaip turėčiau tvarkyti AI plėtros ir testavimo aplinkose?

Niekada nenaudokite tikros AI neprodukcinėse aplinkose. Vietoj to, naudokite sintetinius duomenis, anonimizuotus duomenų rinkinius arba duomenų maskavimo technikas, kurios išlaiko duomenų struktūrą, pašalindamos identifikuojančią informaciją.

Ką sudaro tinkamas AI šalinimas?

AI šalinimas turi užtikrinti, kad informacija negalėtų būti atkurta ar rekonstrukcija. Tai apima saugų skaitmeninių failų ištrynimą, fizinių dokumentų sunaikinimą ir saugojimo įrenginių išvalymą naudojant sertifikuotas metodikas.

Kaip tvarkyti AI, kai darbuotojai palieka organizaciją?

Tuoj pat atšaukite prieigą prie visų sistemų, kuriose yra AI, perkelkite reikiamą duomenų nuosavybę likusiems darbuotojams ir užtikrinkite, kad išvykstantys darbuotojai suprastų nuolatines konfidencialumo pareigas, susijusias su bet kokia AI, su kuria jie susidūrė.