Giải pháp bảo mật dữ liệu trong huấn luyện mô hình AI

- Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn, các mô hình dự đoán đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính và di truyền học. Tuy nhiên, việc xử lý thông tin nhạy cảm gây ra mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu.

- Thách thức chính là tối đa hóa việc sử dụng dữ liệu mà không ảnh hưởng đến tính bảo mật và toàn vẹn của thông tin. Cân bằng giữa hai yếu tố này là rất cần thiết cho sự phát triển và chấp nhận của các công nghệ AI.

- Việc tạo bộ dữ liệu mạnh mẽ để huấn luyện mô hình học máy gặp nhiều thách thức. Ví dụ, dữ liệu y tế không thể thu thập tự do như ChatGPT do lo ngại về quyền riêng tư. Xây dựng bộ dữ liệu y tế đòi hỏi tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như bác sĩ, bệnh viện và xuyên biên giới.

- Hợp tác là yếu tố quan trọng để khai thác tiềm năng của AI một cách an toàn trong xã hội. Cần phát triển các giải pháp cho phép AI hoạt động trên nền tảng của bên thứ ba mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư, đồng thời cần có các công cụ nguồn mở tạo điều kiện cho các công nghệ bảo mật này.

- Một số giải pháp bảo mật dữ liệu trong AI đã được phát triển như Federated Learning (FL), Secure Multi-party Computation (MPC), Differential Privacy (DP), Data Anonymization (DA) và Homomorphic Encryption (HE).

- Mỗi giải pháp có ưu nhược điểm riêng. FL duy trì giao tiếp với máy chủ bên thứ ba, có thể dẫn đến rò rỉ dữ liệu. MPC dựa trên nguyên tắc mật mã học nhưng tạo ra nhu cầu băng thông đáng kể. DP giới hạn các loại hoạt động có thể thực hiện trên dữ liệu. DA thường cung cấp ít bảo vệ quyền riêng tư nhất.

- Fully Homomorphic Encryption (FHE) nổi bật bằng cách cho phép tính toán trên dữ liệu được mã hóa, tương tự như trên văn bản thô. Điều này giúp FHE tương thích cao với các hệ thống hiện có và dễ triển khai nhờ các thư viện và trình biên dịch nguồn mở, dễ tiếp cận như Concrete ML. Nhược điểm chính hiện tại là tốc độ tính toán chậm.

📌 Các giải pháp bảo mật như Federated Learning, Secure Multi-party Computation, Differential Privacy, Data Anonymization và đặc biệt là Fully Homomorphic Encryption đang thúc đẩy sự hợp tác và nỗ lực chung trong lĩnh vực AI. FHE với khả năng bảo vệ gia tăng cho quyền riêng tư dữ liệu, có thể thúc đẩy đổi mới và tạo ra kịch bản không cần đánh đổi giữa việc sử dụng dịch vụ, sản phẩm và bảo vệ dữ liệu cá nhân.

https://www.techradar.com/pro/privacy-preserving-artificial-intelligence-training-on-encrypted-data