Анализът на данни се използва от десетилетия за вникване в бизнес ситуациите и стимулиране на ефективността, растежа и иновациите. Но добавянето на интелигентни алгоритми и облачна изчислителна мощност предлага потенциално променящи играта възможности за по-голямо прокарване на тези предимства. Предизвикателството, както винаги, е да се гарантира, че основните данни се пазят възможно най-сигурно. В противен случай организациите се излагат на риск от загуба на репутацията и финансови загуби.
Как AI трансформира анализа
AI и машинното обучение (ML) помагат на бизнеса да взема по-добре информирани решения чрез добавяне на безпрецедентна скорост, мащаб и детайлност към аналитични проекти. Технологията може да се използва за подпомагане на събирането, подготовката и почистването на данни и, разбира се, за обобщаването на изводи и модели от тях. Случаите на употреба включват:
Прогностичен анализ: Използване на исторически данни за прогнозиране на бъдещи сценарии като паричен поток, изисквания към персонала и поведение на клиентите.
Диагностичен/описателен анализ: ИИ може също да обработва и анализира големи набори от данни, за да каже на организациите с яснота какво се е случило в миналото (описателен анализ) и защо се е случило (диагностичен анализ). Това в крайна сметка може да се използва за подобряване на удовлетвореността на клиентите и приходите чрез подобряване на продуктите и услугите.
Предписателен анализ: Докато описателният анализ помага да се осветли какво се е случило в миналото, а предсказуемият анализ разкрива какво може да се случи, предписаният анализ се фокусира върху това, което трябва да се случи. Тоест, ще предложи множество курсове на действие заедно с потенциалните последици за всеки.
Защо сигурността има значение
Огромни обеми от данни се използват за обучение на тези все по-мощни AI модели. Но самите данни, както и резултатите от такива модели, могат да бъдат цел за атака. Данните могат да съдържат:
- Чувствителна (и силно регулирана) информация за клиенти или служители, разкриваща самоличността (лични данни)
- Интелектуална собственост и търговски тайни
- Счетоводна информация
- Данни за доставчика на продукт или услуга
Участниците в заплахите могат да намерят готов пазар за всяко от изброените по-горе в подземните киберпрестъпления. Измамниците могат да използват личните данни в последващи измами и измами със самоличност. Конкуриращите се компании и/или национални държави може да търсят интелектуална собственост в конкретни сектори като фармацевтични продукти или дизайн на чипове. А информацията за счетоводството/доставчиците може да се използва за изнудване на нарушената организация и нейната верига за доставки.
Не само кражбата на данни, но и атаките като „отравяне“ представляват риск за инициативите за анализ, задвижвани от AI. При такава атака заплашителният участник умишлено заразява набора за обучение, за да навреди на модела и/или да манипулира неговия резултат.
План за сигурност, ориентирана към данните
Защитата, ориентирана към данните, може да помогне на организациите да намалят тези рискове, като гарантира, че данните са неразбираеми в случай на заплаха. Въпреки това, не всички технологии за защита са достатъчно надеждни. Организациите трябва да търсят сигурност, ориентирана към данните, която защитава, като същевременно поддържа полезността на данните. Това е от решаващо значение, тъй като бизнес потребителите трябва да могат да извлекат предвидените ползи от AI анализа, като едновременно с това осигурят достатъчно надеждна безопасност в боравенето с основните данни.
Стъпките на най-добрите практики за внедряване на ориентирани към данните мерки за сигурност в AI и аналитични среди трябва да включват:
- Автоматизирано откриване и класифициране на данни за идентифициране и категоризиране на данни.
- Шифроване, както в покой, така и при транзит, и/или токенизация – една от най-ефективните стратегии. Те са от съществено значение за защитата на данните чрез замяна на чувствителни елементи от данни с нечувствителни еквиваленти.
- Стабилен контрол на достъпа, като ролеви контрол на достъпа (RBAC) и многофакторно удостоверяване (MFA), заедно с решения за предотвратяване на загуба на данни (DLP) и стратегии за нулево доверие за предотвратяване на неоторизиран достъп и изтичане на данни.
- Непрекъснато наблюдение, одит в реално време и поддържане на подробни регистрационни файлове за подпомагане на бързо откриване и реакция на инциденти със сигурността.
- Изчерпателна рамка за управление на данните, редовно обучение по сигурността и програми за осведоменост и спазване на нормативните изисквания.
Следвайки този план, организациите могат да защитят чувствителни данни и да намалят риска от съответствие, като същевременно използват AI и анализи за иновации, прозрения и растеж.