NIST elabora una guía de preservación de la privacidad para la investigación propulsada por IA
El organismo nacional de normas y medidas (NIST) estadounidense ha desarrollado una guía para la evaluación de los algoritmos de privacidad diferencial, permitiendo la divulgación de información sin poner en riesgo la privacidad individual en los conjuntos de datos.
Fuente y aplicaciones de la nueva guía
Atendiendo a la Orden Ejecutiva del gobierno de Biden sobre ofertas de Inteligencia Artificial (IA), el NIST de EE.UU. liberó un borrador de directrices sobre la protección de la privacidad en el uso de datos para la IA. La importancia de estas directrices radica en facilitar a las organizaciones basadas en datos un equilibrio entre privacidad y precisión.[automatic_youtube_gallery type="search" search="NIST elabora una guía para la protección de la privacidad en la investigación con IA" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
Privacidad diferencial: el equilibro entre datos y privacidad
La privacidad diferencial es una de las tecnologías de mejora de la privacidad más avanzadas empleadas en el análisis de datos. Su adopción efectiva se ve obstaculizada por la falta de estándares, lo que puede erigirse como una barrera para los usuarios.
Caso práctico: datos de rastreadores físicos y diagnósticos médicos
El NIST presentó el siguiente dilema: los profesionales de la salud desearían acceder a los datos de los rastreadores de actividad física de los usuarios para mejorar el diagnóstico médico. Sin embargo, ¿cómo pueden los investigadores obtener esta invaluable información sin comprometer la privacidad individual?
Pautas para la privacidad diferencial
El Borrador de publicación especial del NIST (SP) 800-226, «Guía para evaluar las garantías de privacidad diferencial», está diseñado como un recurso para desarrolladores de software y propietarios de empresas para entender y pensar de manera más unificada acerca de las declaraciones realizadas sobre la privacidad diferencial.
Aplicaciones de la privacidad y protección de datos
Las tecnologías de mejora de privacidad son la única solución al dilema de cómo aprovechar el valor de los datos mientras se protege la privacidad individual. Estas pueden ser utilizadas en criptografía novedosa y para abordar situaciones como el lavado de dinero y la predicción de ubicaciones de emergencias de salud pública.
Responsabilidades de los desarrolladores
Los desarrolladores tienen la responsabilidad de evaluar adecuadamente una afirmación de privacidad diferencial. Para ello, deberán comprender varios factores, que el NIST ha identificado y organizado en una «pirámide de privacidad diferencial».
El futuro de la privacidad y la seguridad de los datos
Los poderosos modelos de Inteligencia Artificial, junto con la computación cuántica, amplían la superficie de ataque a organizaciones que albergan grandes cantidades de datos protegidos, como la información sanitaria cifrada. Sin embargo, tecnologías de criptografía resistente a los cuánticos, diseñadas para resistir los ciberataques cuánticos, ofrecen una luz de esperanza para la seguridad de los datos.