Blog

Aug 20, 2023

Salvaguardar la privacidad de los datos en la era del aprendizaje automático

Inicio » IA » Desglose de TL;DR de innovadores En el mundo de la toma de decisiones centrada en datos, las empresas están aprovechando cada vez más las capacidades de aprendizaje automático (ML) para extraer conocimientos y optimizar

Inicio » IA » Innovadores

TL;DR Desglose

En el mundo de la toma de decisiones centrada en datos, las empresas recurren cada vez más a las capacidades de aprendizaje automático (ML) para extraer conocimientos, optimizar las operaciones y mantener una ventaja competitiva. Sin embargo, los avances en este ámbito han generado mayores preocupaciones con respecto a la privacidad y seguridad de los datos. Un concepto llamado aprendizaje automático que preserva la privacidad ha surgido como un enfoque poderoso que permite... Leer más

En el mundo de la toma de decisiones centrada en datos, las empresas recurren cada vez más a las capacidades de aprendizaje automático (ML) para extraer conocimientos, optimizar las operaciones y mantener una ventaja competitiva. Sin embargo, los avances en este ámbito han generado mayores preocupaciones con respecto a la privacidad y seguridad de los datos. Un concepto llamado aprendizaje automático que preserva la privacidad ha surgido como un enfoque poderoso que permite a las organizaciones aprovechar el potencial del aprendizaje automático y al mismo tiempo proteger los datos confidenciales.

Los modelos de aprendizaje automático han transformado la forma en que las empresas toman decisiones, gracias a su capacidad para aprender y adaptarse continuamente. Sin embargo, las vulnerabilidades de seguridad pasan a primer plano a medida que las organizaciones emplean estos modelos para analizar diversos conjuntos de datos, incluida la información confidencial. Estas vulnerabilidades podrían provocar filtraciones de datos y los consiguientes riesgos operativos.

Hay dos categorías principales de vectores de ataque que apuntan a modelos de ML: inversión de modelo y suplantación de modelo. La inversión del modelo implica revertir las operaciones del modelo para descifrar los datos confidenciales con los que fue entrenado. Esto incluye información de identificación personal (PII) o propiedad intelectual (IP).

Por el contrario, la suplantación de modelos es una estrategia en la que los atacantes manipulan los datos de entrada para engañar al modelo y hacer que tome decisiones incorrectas según sus intenciones. Ambos enfoques explotan los puntos débiles de la arquitectura del modelo, lo que subraya la necesidad de medidas de seguridad sólidas.

En respuesta a estas preocupaciones de seguridad, el concepto de aprendizaje automático que preserva la privacidad ocupa un lugar central. Este enfoque utiliza tecnologías de mejora de la privacidad (PET) para proteger los datos durante todo su ciclo de vida. Entre las tecnologías disponibles, dos opciones destacadas son el cifrado homomórfico y la computación multipartita segura (SMPC).

El cifrado homomórfico es una innovación revolucionaria que permite a las organizaciones realizar cálculos sobre datos cifrados, manteniendo la privacidad de los datos. Al aplicar cifrado homomórfico a los modelos de aprendizaje automático, las empresas pueden ejecutar estos modelos sobre datos confidenciales sin exponer la información original. Esta técnica garantiza que los modelos entrenados con datos confidenciales puedan emplearse en diversos entornos minimizando los riesgos.

La computación multipartita segura (SMPC) lleva la colaboración a un nivel superior al permitir a las organizaciones entrenar modelos sobre datos confidenciales de forma colaborativa sin poner en peligro la seguridad. Este método protege todo el proceso de desarrollo del modelo, los datos de entrenamiento y los intereses de todas las partes involucradas. A través de SMPC, las organizaciones pueden aprovechar diversos conjuntos de datos para mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático y al mismo tiempo salvaguardar la privacidad.

La seguridad de los datos sigue siendo una preocupación fundamental a medida que las empresas siguen dependiendo del aprendizaje automático para impulsar el crecimiento y la innovación. Una vez que se establece el valor de la IA/ML, las organizaciones deben priorizar la seguridad, la mitigación de riesgos y la gobernanza para garantizar un progreso sostenible. Con la evolución de las técnicas de aprendizaje automático que preservan la privacidad, las empresas pueden navegar con confianza en este terreno.

El aprendizaje automático que preserva la privacidad cierra la brecha entre las capacidades del aprendizaje automático y el imperativo de la seguridad de los datos. Al adoptar PET como el cifrado homomórfico y SMPC, las organizaciones pueden aprovechar los conocimientos ocultos en los datos confidenciales sin exponerse a riesgos indebidos. Este enfoque ofrece una solución armoniosa que permite a las empresas cumplir con las regulaciones, mantener la confianza de los clientes y tomar decisiones bien informadas.

En un mundo donde los datos se han convertido en un activo valioso, aprovechar la destreza de los modelos de aprendizaje automático conlleva complejidades inherentes en materia de seguridad y privacidad. Sin embargo, el aprendizaje automático que preserva la privacidad ofrece una ruta viable para sortear estas complejidades. Este enfoque, basado en PET, permite a las empresas proteger datos confidenciales y, al mismo tiempo, aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático. A medida que las organizaciones avanzan, lograr el equilibrio adecuado entre conocimientos y privacidad desbloqueará un futuro exitoso y seguro basado en datos.