Saugumo ekspertai vis dažniau perspėja vartotojus nesidalyti jautria informacija su tokiais dirbtinio intelekto sistemomis kaip „ChatGPT“. Septynios duomenų kategorijos, įskaitant tapatybės dokumentus, finansinius prisijungimo duomenis, nuosavybinę verslo žvalgybos informaciją, medicinos įrašus ir prašymus atlikti neteisėtą veiklą, kelia didelę riziką, jei jos atskleidžiamos kalbos modeliams. Šios apsaugos priemonės taikomos todėl, kad toks atskleidimas gali sudaryti sąlygas tapatybės vagystei, įmonės duomenų nutekinimui ar atitikties reikalavimų pažeidimams. Suprasti, kodėl šios ribos svarbios, reikia išnagrinėti, kas iš tikrųjų vyksta užkulisiuose.
Socialinio draudimo numeriai, asmens tapatybės dokumentai ir dokumentai: ką privalote paslėpti
Vartotojo tapatybės dokumentai yra aukščiausios rizikos kategorijos informacija, kuria dalytis su „ChatGPT“. Socialinio draudimo numeriai, nacionaliniai identifikatoriai, paso numeriai ir asmens tapatybės kortelių duomenys, atskleisti, sudaro sąlygas tapatybės vagystei ir finansiniam sukčiavimui. Šie identifikatoriai skaitmeninėse sistemose išlieka neribotą laiką, sukurdami nuolatinį pažeidžiamumą.
Vartotojai turi su tokiu pat atsargumu vertinti autentifikavimo prisijungimo duomenis—slaptažodžius, PIN kodus ir biometrinius duomenis. Net dalinė dokumentų informacija kelia reikšmingą riziką.
Techninė realybė aiški: „ChatGPT“ pokalbiai gali būti peržiūrimi, o saugojimas debesyje sukuria papildomus poveikio vektorius, kurių vartotojas negali kontroliuoti. Informuoti vartotojai supranta, kad identifikuojantys duomenys turėtų likti neprisijungę prie interneto.
Ši disciplina apsaugo nuo sudėtingo kibernetinių nusikaltėlių išnaudojimo ir įtvirtina saugumu paremtą veiklos standartą.
Slaptažodžiai, PIN kodai ir prisijungimo duomenys
Nors tapatybės dokumentai sukuria nuolatinį pažeidžiamumą dėl nuolatinių identifikatorių, autentifikavimo kredencialai—slaptažodžiai, PIN kodai ir prisijungimo kodai—sudaro tiesioginį ir nuolatinį išnaudojimo vektorių.
Autentifikavimo kredencialai yra tiesioginis ir nuolatinis išnaudojimo vektorius, reikalaujantis griežtų konfidencialumo protokolų.
Dalijimasis jais su DI sistemomis leidžia vykdyti paskyros užgrobimą, finansines vagystes ir kaskadinius saugumo pažeidimus tarpusavyje sujungtose platformose.
Užpuolikai išnaudoja kompromituotus kredencialus, kad pasiektų jautrius duomenis, atliktų neautorizuotas operacijas ir įsitvirtintų kaip nuolatinė grėsmė asmeninėse ekosistemose.
„ChatGPT“ pokalbiai neturi užtikrintų šifravimo garantijų ir gali būti saugomi mokymo tikslais.
Saugumo protokolai reikalauja kredencialus laikyti nesidalintinais; vietoj to, ieškant patarimų dėl slaptažodžių valdymo, naudokite bendrinius scenarijus.
Ši disciplina apsaugo nuo kredencialų kimšimo (credential stuffing) atakų ir palaiko autentifikavimo vientisumą visuose skaitmeniniuose ištekliuose.
Kreditinės kortelės, banko sąskaitos ir finansiniai duomenys
Finansiniai prisijungimo duomenys yra pati tiesioginiausia ir rimčiausių pasekmių turinti duomenų kategorija, kurią būtina apsaugoti nuo DI sistemų. Vartotojai niekada neturėtų įrašyti į pokalbių robotus kredito kortelių numerių, banko sąskaitų duomenų, banko kodų ar internetinės bankininkystės slaptažodžių.
Šios sistemos saugo pokalbių žurnalus; jų nutekėjimas sukuria tiesioginius sukčiavimo ir tapatybės vagystės kelius. Panašiai mokesčių mokėtojo identifikaciniai numeriai, investicinių sąskaitų prisijungimo duomenys ir kriptovaliutų piniginių informacija reikalauja tvarkymo tik neprisijungus.
Net iš pažiūros nekalti finansiniai klausimai—paskolų sumos, sąskaitų likučiai, operacijų istorijos—sukaupus leidžia vykdyti sudėtingą socialinę inžineriją. Saugumo specialistai rekomenduoja apie finansinius reikalus kalbėti bendrai: „biudžeto planavimo strategijos dviejų pajamų namų ūkiams“, o ne atskleisti realius skaičius.
Tokia disciplina nustato kritines ribas tarp DI pagalbos ir jautrių ekonominių duomenų.
Įmonių paslaptys, patentai ir verslo planai
Be ne asmens ir finansinių duomenų, organizacijos susiduria su išskirtinėmis poveikio rizikomis, kai į AI sistemas patenka proprietarinė informacija. Konfidencialūs verslo planai, patentų specifikacijos ir komercinės paslaptys, įkeltos į pokalbių robotus, sukuria nuolatinius skaitmeninius įrašus, pažeidžiamus dėl duomenų nutekėjimų.
AI mokymo procesai gali netyčia įtraukti jautrias detales į būsimus modelio atsakymus, taip atskleisdami konkurencinius pranašumus. Įmonių specialistai privalo pokalbių robotus laikyti viešais kanalais—tai prilygsta skelbimui socialiniuose tinkluose.
Teisės ir atitikties komandos vis dažniau įgyvendina politiką, ribojančią AI prieigą įmonių tinkluose, būtent siekdamos sumažinti šias rizikas. Rengiant verslo dokumentus, specialistai turėtų naudoti bendrinius šablonus neprisijungę, o ne įklijuoti proprietarinį turinį, laikydamiesi institucinių saugumo protokolų ir saugodami intelektinės nuosavybės turtą.
Privatūs medicininiai įrašai ir asmeniniai prisipažinimai
Dalijimasis išsamiomis medicininėmis istorijomis, psichiatrinėmis diagnozėmis ar gydymo įrašais su „ChatGPT“ sukuria nuolatinius skaitmeninius artefaktus, kurie apeina standartines sveikatos priežiūros konfidencialumo apsaugas, tokias kaip HIPAA.
Dalijimasis išsamiomis medicininėmis istorijomis su „ChatGPT“ sukuria nuolatinius skaitmeninius artefaktus, kurie apeina standartines sveikatos priežiūros konfidencialumo apsaugas, tokias kaip HIPAA.
Asmeniniai prisipažinimai, šeimos konfliktai ir intymūs sunkumai neturi terapinių apsaugos priemonių, būdingų licencijuotiems specialistams, kuriems taikoma teisinė profesinė paslaptis.
DI sistemos pokalbių duomenis saugo mokymo tikslais, taip atskleisdamos jautrius prisipažinimus neautorizuotai prieigai.
Vartotojai turėtų formuluoti sveikatos klausimus bendrai – „pratimai nuo apatinės nugaros dalies skausmo“, o ne konkrečias diagnozes, susietas su atpažįstamomis aplinkybėmis.
Psichikos sveikatos klausimai reikalauja kvalifikuotų specialistų, o ne algoritminių atsakymų.
Skaitmeninių pateikimų nuolatinumas ir prieinamumas reikalauja griežto apdairumo dėl to, kas laikytina dalintina informacija, o kas – konfidencialia.
Įsilaužimas, sukčiavimas, smurtas ir neteisėti prašymai
[ĮVESTIES TEKSTAS]:
Prašymai pateikti instrukcijas dėl neteisėtos prieigos prie sistemų, finansinių nusikaltimų, fizinės žalos arba teisinių apribojimų apėjimo yra kategorinė riba, kurią „ChatGPT“ ir panašios sistemos nuosekliai atsisako peržengti.
Tokios užklausos suaktyvina automatinius aptikimo ir žymėjimo mechanizmus, skirtus užkirsti kelią neteisėtos veiklos palengvinimui.
Vartotojai turėtų suprasti, kad DI sistemos šios pozicijos laikosi nuosekliai — joks perfrazavimas, hipotetinis pateikimas ar vaidmenų žaidimas neapeina šių apsaugų.
Bandymas pateikti tokias užklausas gali lemti paskyros sustabdymą ir galimą eskalavimą atsakingoms institucijoms.
Saugumu besirūpinančios organizacijos supranta, kad DI naudojimas piktavališkais tikslais sukuria dokumentuotą atsakomybę.
Profesionalai ir įmonės demonstruoja atsakingą sprendimą, palaikydami aiškias etines ribas bendraudami su kalbos modeliais, taip apsaugodami save ir savo institucijas nuo teisinės rizikos.
[NURODYMAI]:
Jūs esate vertėjas, verčiantis į lietuvių kalbą. Pakartokite [ĮVESTIES TEKSTĄ], bet lietuviškai.
Pastaba: nepridėkite jokių komentarų ar paaiškinimų; tiesiog pateikite tekstą prašoma kalba.
[ĮVESTIES TEKSTAS IŠVERSTAS Į lietuvių kalbą]:
Kodėl šios ribos egzistuoja (ir kas nutinka, kai jas peržengi)
Kadangi dirbtinio intelekto sistemos veikia pagal teisines ir etines sistemas, ribos, saugančios asmeninius, finansinius ir jautrius duomenis, atlieka dvejopą paskirtį: jos užkerta kelią tiesioginei žalai naudotojams ir apsaugo platformą nuo teisinės atsakomybės.
Pažeidimai suaktyvina automatines aptikimo sistemas, kurios pažymi paskyras ir pokalbius. Naudotojai, kurie pakartotinai bando pateikti draudžiamus prašymus, rizikuoja būti laikinai sustabdyti arba visam laikui užblokuoti.
Be platformos pasekmių, jautrios informacijos dalijimasis sukuria nuolatinius skaitmeninius įrašus, dėl kurių asmenys gali tapti tapatybės vagystės, sukčiavimo ir duomenų nutekėjimo aukomis.
Organizacijos pripažįsta šias rizikas ir įgyvendina įrenginių lygmens apribojimus. Šių ribų supratimas rodo atsakingą skaitmeninį pilietiškumą ir saugo tiek individualų saugumą, tiek kolektyvinį platformos vientisumą, būtiną patikimam dirbtinio intelekto diegimui.
