Thiết kế vì quyền riêng tư & công nghệ tăng cường quyền riêng tư

Hiểu về GDPR

Shalini Kurapati, CIPP/E

Co-founder and CEO, Clearbox AI

Tổng quan

  • Quyền riêng tư theo thiết kế
    • Cách tiếp cận hệ thống chủ động về quyền riêng tư
  • Trọng tâm Điều 25 - GDPR
  • Công nghệ tăng cường quyền riêng tư (PETs)
  • PETs mới nổi
Hiểu về GDPR

Bảo vệ dữ liệu theo thiết kế và theo mặc định

Theo thiết kế

Bàn tay vẽ các quy trình trên giấy.

  • Cách tiếp cận hệ thống chủ động
  • Quyền riêng tư tích hợp trong quy trình và hệ thống

Theo mặc định

Minh họa nhiều biểu tượng cài đặt.

  • Cài đặt mặc định ưu tiên quyền riêng tư, tối thiểu hóa dữ liệu
  • Cả hai có vẻ trừu tượng, nhưng có cách triển khai.
Hiểu về GDPR

Công nghệ tăng cường quyền riêng tư

PETs là gì?

  • Giải pháp phần mềm/phần cứng, quy trình, phương pháp hoặc tri thức để bảo vệ quyền riêng tư hay tránh rủi ro riêng tư

PETs thường dùng:

  • Ẩn danh và bút danh hóa
  • Mã hóa
  • Bảo mật vi sai (gần đây)

Công nghệ tiên tiến/mới nổi:

  • Dữ liệu tổng hợp, học liên kết
Hiểu về GDPR

Dữ liệu tổng hợp

  • Dữ liệu tạo nhân tạo
  • Giữ sức mạnh thống kê và dự đoán của dữ liệu thật đồng thời bảo vệ quyền riêng tư

    Minh họa quy trình tạo dữ liệu tổng hợp điển hình.

1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
Hiểu về GDPR

Trường hợp sử dụng dữ liệu tổng hợp

  • Bảo toàn quyền riêng tư và tăng chất lượng dữ liệu
  • Dự án đổi mới mở, kiểm thử mô hình AI, sandbox dữ liệu và chia sẻ dữ liệu giữa tổ chức
1 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-22-gartner-data-analytics-summit-2022-orlando-day-1-highlights
Hiểu về GDPR

Học liên kết (Federated learning)

Minh họa quy trình học liên kết.

  • Thông thường, dữ liệu phải “rời” sang máy chủ ngoài để huấn luyện mô hình AI, không an toàn về quyền riêng tư
  • Học liên kết huấn luyện trên thiết bị từ xa, dữ liệu vẫn nằm tại chỗ
  • Chuyển mô hình thay vì chuyển dữ liệu
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
Hiểu về GDPR

Ví dụ về học liên kết

Minh họa ví dụ học liên kết với thuật toán dự đoán từ tiếp theo huấn luyện trên nhiều điện thoại.

1 Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated learning: Challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60.
Hiểu về GDPR

Trước khi kết thúc

  • Không có phương pháp hay công nghệ bảo mật hoàn hảo
  • Cân nhắc phạm vi và ngữ cảnh
  • Tương xứng: rủi ro vs lợi ích
  • Biện pháp phù hợp dựa trên phân tích rủi ro–lợi ích
Hiểu về GDPR

Ayo berlatih!

Hiểu về GDPR

Preparing Video For Download...