Đảm bảo an toàn dữ liệu trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo

Nhắc đến các yếu tố nâng cao năng lực cạnh tranh và cải thiện quy trình kinh doanh của các doanh nghiệp trong thời đại số, không thể không đề cập đến trí tuệ nhân tạo (AI). Bên cạnh những lợi thế không thể phủ nhận từ AI, doanh nghiệp cũng phải đối mặt với những thách thức lớn liên quan đến an toàn dữ liệu. Dữ liệu là “nguyên liệu” tiên quyết để phát triển các mô hình AI, vậy nên nếu không được bảo vệ và sử dụng đúng cách, những nguy cơ từ việc rò rỉ thông tin, xâm phạm quyền riêng tư có thể gây ra những tổn thất nghiêm trọng cho doanh nghiệp. Bài viết này sẽ đề cập đến vai trò của an toàn dữ liệu trong nghiên cứu AI, những thách thức từ việc khai thác và sử dụng dữ liệu, cũng như giải pháp mà BPO.MP mang lại cho doanh nghiệp nhằm đảm bảo an toàn dữ liệu trong bối cảnh số.

Tầm quan trọng của an toàn dữ liệu trong nghiên cứu AI

Bảo vệ thông tin nhạy cảm

Dữ liệu được sử dụng trong quá trình nghiên cứu trí tuệ nhân tạo thường bao gồm các thông tin riêng tư như hồ sơ bệnh án, lịch sử tài chính, thông tin thanh toán hoặc hành vi người dùng. Nếu không có phương án bảo vệ đúng cách, các dữ liệu này rất dễ có khả năng bị rò rỉ, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến khách hàng cũng như uy tín của doanh nghiệp. Những vụ rò rỉ thông tin đã từng xảy ra trong ngành tài chính – ngân hàng đã dẫn đến tổn thất hàng triệu đô la và mất đi niềm tin của thị trường.

Đảm bảo tính toàn vẹn của mô hình AI

Các mô hình AI có nguy cơ hoạt động sai lệch nếu như các dữ liệu được sử dụng bị sai lệch hoặc thao túng, điều này đặc biệt trở nên nguy hiểm trong các lĩnh vực nhạy cảm như an ninh hoặc y tế.

Tuân thủ pháp luật và nâng cao uy tín doanh nghiệp

Các quy định nghiêm ngặt như GDPR (châu Âu), CCPA (Mỹ) yêu cầu doanh nghiệp có quy trình bảo đảm an toàn dữ liệu trong suốt quá trình khai thác, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Việc tuân thủ các quy định này giúp doanh nghiệp tránh các rủi ro về pháp lý, tài chính cũng như nâng cao uy tín với khách hàng.

>> Xem thêm: Thách thức và giải pháp thu thập dữ liệu AI an toàn

Thách thức phổ biến trong đảm bảo an toàn dữ liệu

Khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp

Mô hình AI cần sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau như thiết bị IoT, mạng xã hội và các hệ thống giao dịch để đảm bảo tính chính xác và ưu việt trong việc xử lý thông tin. Bên cạnh những lợi ích này, việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn cũng đặt ra những thách thức về quy trình cũng như khả năng bảo mật dữ liệu đối với doanh nghiệp.

Nguy cơ tấn công mạng ngày càng tăng

Những năm gần đây, các cuộc tấn công đánh cắp dữ liệu ngày càng gia tăng về cả số lượng lẫn mức độ tinh vi, các dữ liệu có giá trị cao như dữ liệu đào tạo mô hình AI cũng vì thế mà trở thành mục tiêu hàng đầu của các cuộc tấn công này. Các cuộc tấn công ransomware nhắm vào nguồn dữ liệu quý giá này không chỉ gây những tổn thất tài chính cho doanh nghiệp, khách hàng mà còn gây gián đoạn quy trình vận hành của tổ chức, doanh nghiệp.

Theo thống kê của Cybersecurity Ventures, trong năm 2023, các vụ tấn công mạng đã gây ra thiệt hại khoảng 8 nghìn tỷ USD, tương đương gần 196 triệu tỷ VNĐ, trên toàn thế giới. Công ty An ninh mạng Việt Nam (VSEC) cũng công bố trong Báo cáo tổng hợp tình hình an ninh mạng 2023 và dự đoán xu hướng năm 2024 rằng các loại hình tấn công bằng mã độc tống tiền (ransomware) và tấn công liên quan đến trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành xu hướng chính trong năm 2024. Các số liệu này cũng chính là hồi chuông cảnh báo cho các doanh nghiệp trong việc bảo mật dữ liệu nếu không muốn gặp phải những rủi ro tài chính hoặc gián đoạn quy trình kinh doanh.

Thiếu công cụ và quy trình bảo mật

Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, không có đủ nguồn lực và công nghệ để triển khai các giải pháp bảo mật tiên tiến. Ngoài ra, việc thiếu hụt nhân sự có chuyên môn cao cũng là một trong những thách thức lớn hiện nay. Theo Báo cáo về khoảng cách kỹ năng an ninh mạng toàn cầu năm 2023 của Fortinet, khoảng 90% lãnh đạo các tổ chức tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương đang lo ngại về an ninh mạng và ủng hộ việc thuê thêm nhân sự cho lĩnh vực này. Fortinet cũng ước tính cần khoảng 3,4 triệu chuyên gia để lấp đầy khoảng trống thiếu hụt cho đội ngũ phụ trách an ninh mạng trên toàn cầu. Việc thiếu hụt nhân sự có kĩ năng an ninh mạng cũng gây ra hậu quả nặng nề khi nhóm phụ trách an ninh mạng trong doanh nghiệp phải chịu nhiều gánh nặng hơn và không đủ thời gian cập nhật những cảnh báo, mối đe dọa đang gia tăng mỗi ngày.

Khó khăn trong bảo mật dữ liệu phi cấu trúc

Các dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, video, âm thanh thường khó bảo vệc hơn so với các dữ liệu có cấu trúc, làm gia tăng nguy cơ bị khai thác trái phép. Chính vì vậy, để nâng cao khả năng và hiệu quả bảo mật loại dữ liệu này, doanh nghiệp cần chú trọng vào quy trình số hóa, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Quy trình số hóa hiệu quả không chỉ giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng quản lý và sử dụng các dữ liệu phi cấu trúc, mà còn giúp tăng cường khả năng bảo đảm an toàn cho loại dữ liệu này.

>> Có thể bạn quan tâm: Tương lai của trí tuệ nhân tạo: Dữ liệu định hình thế giới số

Các phương pháp đảm bảo an toàn dữ liệu trong nghiên cứu AI và giải pháp từ BPO.MP

Mã hóa toàn bộ quy trình dữ liệu

Mã hóa dữ liệu từ khâu thu thập, truyền tải đến lưu trữ là phương thức hiệu quả nhất giảm nguy cơ bị đánh cắp và rò rỉ dữ liệu. Các quy trình xử lý và quản lý dữ liệu của BPO.MP được ứng dụng công nghệ mã hóa hiện đại, đảm bảo rằng mọi dữ liệu của doanh nghiệp đều được bảo vệ một cách toàn diện và xuyên suốt vòng đời sử dụng.

Phân quyền truy cập chặt chẽ

Hệ thống quản lý dữ liệu của chúng tôi cung cấp các tính năng phân quyền từ cơ bản đến nâng cao, điều này giúp kiểm soát chặt chẽ những nhân sự có thể tiếp cận dữ liệu dựa trên mức độ nhạy cảm, đảm bảo rằng chỉ những nhân sự có thẩm quyền mới được tiếp cận và xử lý dữ liệu quan trọng.

Sử dụng dữ liệu tổng hợp (synthetic data)

Trong bối cảnh các quy định về quyền riêng tư ngày càng nghiêm ngặt, dữ liệu tổng hợp được coi là giải pháp lý tưởng khi đào tạo các mô hình AI. Tại BPO.MP, dịch vụ tạo lập dữ liệu tổng hợp chất lượng cao của chúng tôi cho phép các mô hình AI học tập hiệu quả mà không cần sử dụng dữ liệu thực tế, từ đó giảm thiểu rủi ro về bảo vệ quyền riêng tư và giúp doanh nghiệp giải quyết bài toán liên quan đến việc thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu không đủ đa dạng.

Quy trình ETL bảo mật và hiệu quả

ETL được coi là quy trình quan trọng để chuẩn bị dữ liệu cho nghiên cứu và đào tạo trí tuệ nhân tạo. Quy trình ETL được áp dụng tại BPO.MP đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế, chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu luôn được chuẩn hóa, làm sạch và sẵn sàng cho các ứng dụng AI mà không gặp phải rủi ro về an toàn.

>> Xem thêm: Xây dựng nền tảng AI vững chắc từ kho dữ liệu và quy trình ETL

Triển khai công cụ giám sát bảo mật

Giải pháp quản lý dữ liệu 24/7 của chúng tôi giúp doanh nghiệp kịp thời phát hiện và xử lý các vấn đề liên quan đến bảo mật, cũng như giảm tải gánh nặng nhân sự và nguồn lực nội bộ phụ trách an toàn thông tin.

Đào tạo đội ngũ chuyên môn cao

Đảm bảo an toàn thông tin không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn phụ thuộc rất lớn ở con người. Tấn công ransomware thông qua nhân sự trong nội bộ là một vấn đề không mới, tuy nhiên vẫn luôn được khai thác bởi các hacker ở mức độ ngày càng tinh vi hơn. Vậy nên doanh nghiệp cần có chiến lược đào tạo đội ngũ nhân sự về quy trình bảo mật và phương thức sử dụng công cụ hiệu quả, đảm bảo rằng các rủi ro bảo mật gây ra bởi đội ngũ nhân sự doanh nghiệp là thấp nhất có thể.

Tích hợp các phương pháp trên mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Bằng cách kết hợp các giải pháp tiên tiến từ BPO.MP với các phương pháp bảo mật hiểu quả, doanh nghiệp không chỉ đảm bảo an toàn dữ liệu mà còn có thể nhận được nhiều lợi ích khác:

• Nâng cao độ chính xác của mô hình AI: Dữ liệu chất lượng cao cải thiện chất lượng đầu ra của mô hình, từ đó mang lại kết quả phân tích đáng tin cậy hơn, cải thiện hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
• Giảm thiểu rủi ro pháp lý: Việc tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn bảo mật giúp doanh nghiệp tránh được các rủi ro pháp lý liên quan đến quyền riêng tư và dữ liệu.
• Tăng hiệu quả hoạt động: Quy trình tự động hóa từ BPO.MP sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và nguồn lực, đảm bảo tối ưu hóa chi phí vận hành trong nghiên cứu và đào tại AI.
• Nâng cao uy tín với khách hàng và đối tác: Một hệ thống bảo mật mạnh mẽ không chỉ giúp bảo vệ dữ liệu mà còn củng cố uy tín của doanh nghiệp trên thị trường và trong mắt khách hàng, đối tác.

>> Có thể bạn quan tâm: Trí tuệ nhân tạo – Động lực đưa doanh nghiệp lên tầm cao mới

An toàn dữ liệu không chỉ là một yêu cầu bắt buộc mà còn là yếu tố then chốt để đảm bảo sự thành công trong thời đại công nghệ số hóa. Với sự hỗ trợ từ BPO.MP, doanh nghiệp có thể xây dựng một hệ thống bảo mật toàn diện, sẵn sàng đối mặt với các thách thức và khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu và AI. Hãy để chúng tôi đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình bảo vệ và phát triển bền vững trong kỷ nguyên AI!