امنیت داده و حریم خصوصی در سیستم های هوش مصنوعی

با پیشرفت روزافزون سیستم های هوش مصنوعی در حوزه های مختلف مانند سلامت، امور مالی، آموزش و خدمات هوشمند، حفاظت از داده ها و حریم خصوصی کاربران به یکی از مهم ترین چالش های این فناوری تبدیل شده است. مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای دستیابی به عملکرد دقیق، نیازمند حجم زیادی از داده های متنوع و اغلب حساس هستند، که این امر خطراتی مانند نشت اطلاعات، بازسازی داده های محرمانه و استنتاج ویژگی های خصوصی کاربران را افزایش می دهد. معماری های نوین مانند یادگیری فدرال و مدل های مولد، اگرچه با هدف کاهش تمرکز داده ها و بهبود حفظ حریم خصوصی توسعه یافته اند، اما خود مسیرهای جدیدی برای حملات امنیتی ایجاد می کنند. این مقاله با رویکرد مروری، ابتدا مفاهیم پایه امنیت داده و حریم خصوصی در سیستم های هوش مصنوعی را معرفی می کند و سپس ریسک ها، تهدیدها و حملات رایج علیه مدل ها را تحلیل می نماید. در ادامه، روش های فنی حفظ حریم خصوصی، نقش یادگیری فدرال و مدل های مولد و چارچوب های قانونی مرتبط بررسی می شوند. هدف اصلی این مطالعه ارائه دیدگاهی منسجم برای طراحی سیستم های هوش مصنوعی امن، مسئولانه و قابل اعتماد است، به گونه ای که هم حفظ حریم خصوصی کاربران تضمین شود و هم عملکرد مدل ها بهینه باقی بماند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، امنیت داده ، حریم خصوصی ، یادگیری ماشین