УДК 346.24/.26 (476)
Авторы
Бекоева А. А.
бакалавр третьего года обучения направления экономика, Северо-Осетинский государственный университет имени К. Л. Хетагурова, Российская Федерация
Аннотация
В настоящее время законодательство о защите личной информации Южной Кореи призвано ответить на общественный запрос о том, чтобы право на самоопределение личной информации было должным образом защищено, позволяя при этом использовать личную информацию для целей обучения искусственного интеллекта. В качестве решения этой проблемы были законодательно закреплены меры деидентификации, такие как псевдонимизация и анонимизация, но критика за то, что они недостаточны для защиты личной информации, поскольку недостаточно снижают риск повторной идентификации, а чрезмерное использование защитных технологий значительно снижает полезность данных, все еще значительно возрастает. В качестве альтернативы этому в последнее время привлекает внимание новый технический подход, выходящий за рамки мер по деидентификации. Это исследование представляет собой технический подход, который позволяет искусственному интеллекту учиться и рассуждать, одновременно усиливая защиту личной информации в области искусственного интеллекта. Одновременно с применением этого подхода рассматриваются значение и ограничения каждой технологии.
1) Подход к преобразованию данных (дифференциальная конфиденциальность);
2) распределенный подход минимизации данных (федеративное обучение);
3) подходы к шифрованию данных (гомоморфное шифрование);
4) подход к созданию виртуальных данных (синтетические данные), данное исследование предполагает, что законодательство о защите личной информации должно развиваться в направлении, которое охватывает эти новые технологии и повышает как уровень защиты личной информации, так и полезность данных.
Ключевые слова
технология защиты личной информации, дифференциальная конфиденциальность, федеративное обучение, гомоморфное шифрование, синтетические данные.
