Segurança e privacidade dos dados na era da IA: uma perspetiva baseada no Livro Branco de Stanford

‍

À medida que as organizações adoptam cada vez mais soluções de inteligência artificial para impulsionar a eficiência e a inovação, as questões de segurança e privacidade dos dados tornaram-se uma prioridade máxima. Tal como sublinhado no sumário executivo do Livro Branco de Stanford sobre Privacidade e Proteção de Dados na Era da IA (2023), "os dados são a base de todos os sistemas de IA" e "o desenvolvimento da IA continuará a aumentar a procura de dados de treino por parte dos programadores, alimentando uma corrida ainda maior à aquisição de dados do que aquela a que assistimos em décadas passadas". Embora a IA ofereça enormes oportunidades, também introduz desafios únicos que exigem uma reconsideração fundamental das nossas abordagens à proteção de dados. Este artigo examina as principais considerações de segurança e privacidade para as organizações que implementam sistemas de IA e fornece orientações práticas para a proteção de dados sensíveis ao longo do ciclo de vida da IA.

‍

Compreender o panorama da segurança e da privacidade da inteligência artificial

Tal como referido no capítulo 2 do Livro Branco de Stanford, intitulado "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape", a gestão de dados na era da IA exige uma abordagem que considere dimensões interligadas que vão para além da mera segurança técnica. De acordo com a síntese, há três sugestões fundamentais para atenuar os riscos para a privacidade dos dados decorrentes do desenvolvimento e da adoção da IA:

1. Desnormalização da recolha de dados por defeito, passando de sistemas de auto-exclusão para sistemas de auto-inclusão
2. Concentrar-se na cadeia de fornecimento de dados de IA para melhorar a privacidade e a proteção de dados
3. Alterar as abordagens relativas à criação e gestão de dados pessoais, apoiando o desenvolvimento de novos mecanismos de governação

Estas dimensões exigem abordagens específicas que vão para além das práticas tradicionais de segurança informática.

Repensar a recolha de dados na era da IA

Tal como o Livro Branco de Stanford afirma explicitamente, "a recolha de dados em grande parte sem restrições apresenta riscos únicos para a privacidade que se estendem para além do nível individual - agregam-se para causar danos à sociedade que não podem ser resolvidos apenas através do exercício dos direitos individuais sobre os dados". Esta é uma das observações mais importantes do resumo executivo e apela a um repensar fundamental das nossas estratégias de proteção de dados.

Desnormalizar a recolha de dados por defeito

Citando diretamente a primeira sugestão do resumo executivo de Stanford:

• Passar do opt-out para o opt-in: "Desnormalizar a recolha de dados por defeito, passando de modelos de opt-out para modelos de opt-in. Os responsáveis pela recolha de dados devem facilitar a verdadeira minimização dos dados através de estratégias de "privacidade por defeito" e adotar normas técnicas e infra-estruturas para mecanismos de consentimento significativos."
• Minimização efectiva dos dados: Implementar a "privacidade por defeito", recolhendo apenas os dados estritamente necessários para o caso de utilização específico, tal como recomendado no capítulo 3 do Livro Branco "Provocações e Previsões
• Mecanismos de consentimento significativos: Adotar normas técnicas e infra-estruturas que permitam um consentimento verdadeiramente informado e granular

‍

Recomendação de implementação: Implementar um sistema de classificação de dados que rotule automaticamente os itens sensíveis e aplique os controlos adequados de acordo com o nível de sensibilidade, com definições predefinidas de não recolha.

‍

‍

Melhorar a transparência da cadeia de dados para a IA

De acordo com a segunda sugestão do resumo executivo de Stanford, a transparência e a responsabilidade ao longo de toda a cadeia de dados são fundamentais para qualquer sistema regulamentar que trate da privacidade dos dados.

Concentração na cadeia de dados da IA

O Livro Branco afirma claramente que é necessário "concentrar-se na cadeia de fornecimento de dados de IA para melhorar a privacidade e a proteção dos dados. Garantir a transparência e a responsabilização do conjunto de dados ao longo do ciclo de vida deve ser um objetivo de qualquer sistema regulamentar que trate da privacidade dos dados". Isto implica:

• Rastreabilidade total: manter registos detalhados das fontes de dados, transformações e utilizações
• Transparência dos conjuntos de dados: Garantir a visibilidade da composição e proveniência dos dados utilizados nos modelos, especialmente à luz das preocupações levantadas no capítulo 2 relativamente aos sistemas de IA generativa
• Auditorias regulares: efetuar auditorias independentes dos processos de aquisição e utilização de dados

Recomendação de implementação: Implementar um sistema de proveniência de dados que documente todo o ciclo de vida dos dados utilizados na formação e no funcionamento dos sistemas de IA.

Alterar a abordagem da criação e gestão de dados

A terceira sugestão do resumo executivo de Stanford afirma que é necessário "alterar a abordagem da criação e gestão de dados pessoais". Tal como referido no documento, "os decisores políticos devem apoiar o desenvolvimento de novos mecanismos de governação e infra-estruturas técnicas (por exemplo, corretores de dados e infra-estruturas de autorização de dados) para apoiar e automatizar o exercício dos direitos e preferências individuais em matéria de dados".

Novos mecanismos de governação de dados

• Intermediários de dados: Apoiar o desenvolvimento de entidades que possam atuar como fiduciários em nome dos indivíduos, tal como explicitamente sugerido no Livro Branco
• Infra-estruturas de autorização de dados: Criação de sistemas que permitam às pessoas exprimir preferências pormenorizadas sobre a utilização dos seus dados
• Automatização dos direitos individuais: Desenvolver mecanismos que automatizem o exercício dos direitos individuais em matéria de dados, reconhecendo, como sublinhado no Capítulo 3, que os direitos individuais, por si só, não são suficientes

Recomendação de implementação: Adotar ou contribuir para o desenvolvimento de normas abertas para a autorização de dados que permitam a interoperabilidade entre diferentes sistemas e serviços.

Proteção dos modelos de inteligência artificial

Os próprios modelos de IA requerem protecções específicas:

• Segurança dos modelos: Proteger a integridade e a confidencialidade dos modelos através de encriptação e controlos de acesso
• Implementação segura: Utilize a contentorização e a assinatura de código para garantir a integridade do modelo
• Monitorização contínua: Implementar sistemas de monitorização para detetar acessos não autorizados ou comportamentos anormais

Recomendação de implementação: Estabelecer "portas de segurança" na cadeia de desenvolvimento que exijam a validação da segurança e da privacidade antes de os modelos entrarem em produção.

Defesa contra ataques adversários

Os sistemas de IA enfrentam vectores de ataque únicos:

• Envenenamento de dados: Evitar a manipulação de dados de formação
• Extração de informações sensíveis: proteger contra técnicas que possam extrair dados de treino das respostas do modelo
• Inferência de pertença: Evitar a determinação da pertença de dados específicos ao conjunto de dados de treino

Recomendação de implementação: Implementar técnicas de formação de adversários que exponham especificamente os modelos a potenciais vectores de ataque durante o desenvolvimento.

Considerações específicas do sector

Os requisitos de privacidade e segurança variam significativamente de sector para sector:

Cuidados de saúde

• Conformidade com a HIPAA para informações de saúde protegidas
• Protecções especiais para dados genómicos e biométricos
• Equilíbrio entre a utilidade da investigação e a proteção da privacidade

Serviços financeiros

• Requisitos do PCI DSS para informações de pagamento
• Considerações sobre a conformidade com o combate ao branqueamento de capitais (AML)
• Gestão de dados sensíveis de clientes com abordagens de privacidade diferenciadas

Setor público

• Regulamentos relativos à proteção dos dados dos cidadãos
• Transparência nos processos de decisão algorítmica
• Conformidade com os regulamentos de privacidade locais, nacionais e internacionais

Quadro de aplicação prática

A implementação de uma abordagem abrangente da privacidade e segurança dos dados na IA exige:

1. Privacidade e segurança desde a conceção
   • Incorporar considerações de privacidade numa fase inicial do desenvolvimento
   • Efetuar avaliações do impacto na privacidade para cada caso de utilização da AI
2. Governação integrada de dados
   • Alinhar a gestão da IA com iniciativas mais amplas de governação de dados
   • Aplicar controlos coerentes em todos os sistemas de tratamento de dados
3. Controlo contínuo
   • Implementar uma monitorização contínua da conformidade com a privacidade
   • Estabelecimento de métricas básicas para detetar anomalias
4. Alinhamento regulamentar
   • Assegurar a conformidade com a regulamentação existente e em evolução
   • Documentação de medidas de privacidade para auditorias regulamentares

Estudo de caso: Implementação em instituições financeiras

Uma instituição financeira global implementou um sistema de deteção de fraudes baseado em IA com uma abordagem em camadas:

• Nível de privacidade dos dados: Tokenização das informações sensíveis dos clientes antes do processamento
• Gestão de consentimentos: sistema granular que permite aos clientes controlar quais os dados que podem ser utilizados e para que fins
• Transparência: Painel de controlo para os clientes que mostra como os seus dados são utilizados nos sistemas de IA
• Monitorização: Análise contínua dos inputs, outputs e métricas de desempenho para detetar potenciais violações da privacidade

Conclusão

Tal como se afirma claramente no resumo executivo do Livro Branco de Stanford, "embora a legislação existente e proposta em matéria de privacidade, baseada em práticas de informação justas (FIP) globalmente aceites, regule implicitamente o desenvolvimento da IA, é insuficiente para fazer face à corrida à aquisição de dados e aos danos individuais e sistémicos à privacidade daí resultantes". Além disso, "mesmo a legislação que contém disposições explícitas sobre a tomada de decisões algorítmicas e outras formas de IA não prevê as medidas de governação de dados necessárias para regular de forma significativa os dados utilizados nos sistemas de IA".

Na era da IA, a proteção de dados e a privacidade já não podem ser consideradas secundárias. As organizações devem seguir as três principais recomendações do Livro Branco:

1. Passar de um modelo de recolha de dados indiscriminado para um modelo baseado na adesão consciente
2. Garantir a transparência e a responsabilidade em toda a cadeia de dados
3. Apoiar novos mecanismos de governação que dêem às pessoas mais controlo sobre os seus dados

‍

A implementação destas recomendações representa uma transformação fundamental na forma como concebemos e gerimos os dados no ecossistema da IA. Como demonstra a análise do Livro Branco de Stanford, as actuais práticas de recolha e utilização de dados são insustentáveis e correm o risco de minar a confiança do público nos sistemas de inteligência artificial, criando simultaneamente vulnerabilidades sistémicas que vão muito além dos indivíduos.

‍

O panorama regulamentar já está a mudar em resposta a estes desafios, como evidenciado pelos crescentes debates internacionais sobre a necessidade de regulamentar não só os resultados da IA, mas também os processos de captura de dados que alimentam estes sistemas. No entanto, a mera conformidade regulamentar não é suficiente.

‍

As organizações que adoptarem uma abordagem ética e transparente à gestão de dados estarão melhor posicionadas neste novo ambiente, obtendo uma vantagem competitiva através da confiança dos utilizadores e de uma maior resiliência operacional. O desafio consiste em equilibrar a inovação tecnológica com a responsabilidade social, reconhecendo que a verdadeira sustentabilidade da IA depende da sua capacidade de respeitar e proteger os direitos fundamentais das pessoas que serve.