Deloitte: কিভাবে সংবেদনশীল AI ডেটা 2022 সালে আরও ব্যক্তিগত এবং সুরক্ষিত হতে পারে

Deloitte: কিভাবে সংবেদনশীল AI ডেটা 2022 সালে আরও ব্যক্তিগত এবং সুরক্ষিত হতে পারে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহৃত ডেটাকে আরও ভালভাবে সুরক্ষিত করার জন্য প্রযুক্তিগুলি উপলব্ধ, তবে তারা প্রাইম টাইমের জন্য পুরোপুরি প্রস্তুত নয়, ডেলয়েট বলে৷

ছবি: iStock/metamorworks

ভোক্তাদের সাথে তাদের গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তার বিষয়ে উদ্বিগ্ন, ব্যবহারকারীর ডেটা সুরক্ষিত আছে তা নিশ্চিত করা যেকোন প্রতিষ্ঠানের জন্য সর্বোচ্চ অগ্রাধিকার হওয়া উচিত। এটি প্রচলিত প্রক্রিয়ার সাথে একটি চ্যালেঞ্জের জন্য যথেষ্ট। কিন্তু নিক্ষেপ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মিশ্রণে, এবং বাধাগুলি আরও বড় হয়ে ওঠে। নতুন টুল যা AI-ভিত্তিক ডেটাকে আরও ভালোভাবে রক্ষা করতে পারে ইতিমধ্যেই এখানে রয়েছে। যদিও তারা এখনও ব্যবহারিক নয়, সংস্থাগুলিকে সচেতন হওয়া উচিত যে তারা 2022 এবং তার পরেও কীভাবে খেলতে পারে।

দেখা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নীতি নীতি (টেকরিপাবলিক প্রিমিয়াম)

ভিতরে বুধবার প্রকাশিত একটি প্রতিবেদন, পরামর্শক সংস্থা ডেলয়েট দুটি টুল বর্ণনা করে যা এআই কাজ করতে পারে যেমন মেশিন লার্নিং আরো ব্যক্তিগত এবং নিরাপদ। হোমোমরফিক এনক্রিপশন (HE) এবং ফেডারেটেড লার্নিং (FL) নামে পরিচিত, এগুলি গোপনীয়তা-বর্ধক প্রযুক্তি নামক একটি গ্রুপের অংশ।

HE মেশিন লার্নিং সিস্টেমকে ডেটা ব্যবহার করার অনুমতি দেয় যখন এটি এনক্রিপ্ট করা থাকে। সাধারণত, সিস্টেমটি প্রক্রিয়া করার আগে এই ধরনের ডেটা ডিক্রিপ্ট করা প্রয়োজন, যা এটিকে আপস করার জন্য ঝুঁকিপূর্ণ করে তোলে। FL স্থানীয় বা প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে মেশিন লার্নিং স্থাপন করে যাতে সমস্ত ডেটা এক জায়গায় না থাকে যেখানে এটি আরও সহজে লঙ্ঘন বা হ্যাক হতে পারে। ডেলয়েটের মতে HE এবং FL উভয়ই একই সময়ে ব্যবহার করা যেতে পারে।

যে সংস্থাগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে তারা ইতিমধ্যেই HE এবং FL কে তাদের ডেটা আরও ভালভাবে সুরক্ষিত করার উপায় হিসাবে দেখছে৷ একটি সুবিধা হল এই সরঞ্জামগুলির ব্যবহার নিয়ন্ত্রকদের সন্তুষ্ট করতে পারে যারা এই ধরনের ডেটাতে নতুন নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার প্রয়োজনীয়তা আরোপ করতে চাইছে। ক্লাউড কোম্পানিগুলি HE এবং FL-এ আগ্রহী কারণ তাদের ডেটা ক্লাউডে এবং থেকে পাঠানো এবং প্রাঙ্গনে প্রক্রিয়াকরণ করা প্রয়োজন৷ অন্যান্য সেক্টর, যেমন স্বাস্থ্যসেবা এবং জননিরাপত্তা, গোপনীয়তার উদ্বেগের প্রতিক্রিয়া হিসাবে এই সরঞ্জামগুলি পরীক্ষা করা শুরু করেছে।

দেখা: মেটাভার্স চিট শীট: আপনার যা কিছু জানা দরকার (ফ্রি পিডিএফ) (টেকরিপাবলিক)

HE এবং FL ব্যবহার করার ক্ষেত্রে কিছু প্রযুক্তিগত বাধা রয়েছে। HE এর সাথে এনক্রিপ্ট করা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ আনএনক্রিপ্ট করা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের চেয়ে ধীর। এবং FL একটি ভূমিকা পালন করার জন্য, আপনার সেই প্রান্তে দ্রুত এবং শক্তিশালী মেশিন এবং ডিভাইসগুলির প্রয়োজন যেখানে প্রকৃত মেশিন লার্নিং ঘটে। এই ক্ষেত্রে, ডেলয়েটের মতে, একটি প্রান্ত ডিভাইস স্মার্টফোনের মতো সহজ বা কারখানার সরঞ্জামের মতো আরও জটিল জিনিস হতে পারে।

বাধা অতিক্রম করে অগ্রগতি হচ্ছে। ওয়াই-ফাই 6 এবং 5জি এজ ডিভাইসে দ্রুত এবং আরো নির্ভরযোগ্য সংযোগ এনেছে। নতুন এবং দ্রুতগতির হার্ডওয়্যারের জন্য ধন্যবাদ, HE এর সাথে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এখন এনক্রিপ্ট করা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের তুলনায় মাত্র 20% ধীর, যেখানে অতীতে, এটি ট্রিলিয়ন গুণ ধীর ছিল, ডেলয়েট বলেছে। এমনকি যে প্রসেসরগুলি এফএলকে শক্তি দেয় সেগুলি আরও শক্তিশালী এবং কম ব্যয়বহুল হয়ে উঠছে, যা একটি বিস্তৃত স্থাপনার দিকে পরিচালিত করে।

আরেকটি বোনাস হল যে 19টি প্রধান প্রযুক্তি খেলোয়াড় ইতিমধ্যেই HE এবং FL-এর জন্য প্রাথমিক পরীক্ষা এবং পণ্যগুলি প্রকাশ্যে ঘোষণা করেছে৷ যদিও এটি একটি ছোট সংখ্যার মতো শোনাচ্ছে, এই প্রচেষ্টার সাথে জড়িত কোম্পানিগুলির মধ্যে রয়েছে Apple, Google, Microsoft, Nvidia, IBM, যেখানে ব্যবহারকারী এবং বিনিয়োগকারীরা DARPA, Intel, Oracle এবং Mastercard অন্তর্ভুক্ত করে৷

যদিও HE এবং FL এখনও খরচ এবং কর্মক্ষমতার দিক থেকে বাস্তবসম্মত নয়, যে সংস্থাগুলিকে AI-ভিত্তিক ডেটার সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার উপর ফোকাস করতে হবে তাদের তাদের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে সচেতন হওয়া উচিত। এই সরঞ্জামগুলি ক্লাউড সরবরাহকারী এবং ক্লাউড ব্যবহারকারীদের জন্য বিশেষ আগ্রহের হতে পারে, স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থের মতো সংবেদনশীল শিল্পের ব্যবসা, অপরাধ এবং ন্যায়বিচারের সাথে কাজ করে এমন পাবলিক সেক্টর কোম্পানি, প্রতিযোগীদের সাথে ডেটা আদান-প্রদান করতে চায় কিন্তু এখনও তাদের বৌদ্ধিক সম্পত্তি ধরে রাখে এবং প্রধান তথ্য নিরাপত্তা কর্মকর্তা এবং তাদের দল.

যে সংস্থাগুলি HE এবং FL তদন্ত করতে চায় তাদের জন্য, Deloitte নিম্নলিখিত পরামর্শগুলি অফার করে:

  • আপনার শিল্পের উপর প্রভাব বুঝুন. HE এবং FL আপনার শিল্পের পাশাপাশি অনুরূপ শিল্পের উপর কী প্রভাব ফেলতে পারে? আরও নিরাপদ এবং ব্যক্তিগত AI কীভাবে আপনার কোম্পানিকে কৌশলগতভাবে এবং প্রতিযোগিতামূলকভাবে প্রভাবিত করবে? এই প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করার জন্য, অন্যান্য সংস্থাগুলি কীভাবে তাদের সাথে কাজ করছে তা দেখতে এই সরঞ্জামগুলির অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করুন।
  • একটি কৌশল তৈরি করুন. যতক্ষণ না HE এবং FL আরও পরিপক্কতা অর্জন করে, আপনার বিদ্যমান কৌশল তাদের সম্পর্কে কিছুই না করতে পারে। কিন্তু আপনাকে ট্রিগার ইভেন্টগুলির জন্য পর্যবেক্ষণ করে ভবিষ্যতের জন্য পরিকল্পনা করতে হবে যা আপনাকে বলে দেবে কখন আপনার বিনিয়োগ এবং বিশ্লেষণ শুরু করার সময়। এবং এর জন্য, আপনি সঠিক কৌশল বিকাশে সাহায্য করার জন্য দক্ষ এবং জ্ঞানী লোকদের চাইবেন।
  • প্রযুক্তি উন্নয়ন নিরীক্ষণ. HE এবং FL পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে, এই সরঞ্জামগুলিকে ঘিরে আপনার কৌশল পরিবর্তন হওয়া উচিত। আপনার কৌশলটি সামঞ্জস্য করতে ভুলবেন না যাতে তারা আপনাকে অতিক্রম করার আগে আপনি নতুন বিকাশগুলি ধরতে পারেন।
  • সাইবার সিকিউরিটি পরে না করে আগে আনুন. HE এবং FL মূল্যায়ন করার সময়, নিশ্চিত করুন যে আপনি স্থাপনার পর্যায়ে আপনার কৌশলের মধ্যে সাইবার নিরাপত্তা তৈরি করেছেন।

“এইচই এবং এফএল সহ গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা প্রযুক্তিগুলি হ’ল সরঞ্জাম, নিরাময় নয়,” ডেলয়েট তার প্রতিবেদনে বলেছে৷ “কিন্তু কোনো টুলই নিখুঁত না হলেও, HE এবং FL মিশ্রণে মূল্যবান সংযোজন। AI-এর কেন্দ্রস্থলে থাকা ডেটা রক্ষা করতে সাহায্য করার মাধ্যমে, তারা ব্যক্তিদের উপকার করার প্রতিশ্রুতি দিয়ে AI-কে আরও বেশি শক্তিশালী ব্যবহারে প্রসারিত করতে পারে, ব্যবসা এবং সমাজ একইভাবে।”

এছাড়াও দেখুন

Leave a Comment