حریم خصوصی و امنیت در سیستم های هوش مصنوعی: چارچوبی ریسک محور برای تحلیل تهدیدها و فناوری های حریم خصوصی نگهدار

هوش مصنوعی با نفوذ گسترده در حوزه های حساسی نظیر سلامت، خدمات مالی و سامانه های ابری، چالش های فزاینده ای را در زمینه حریم خصوصی و امنیت داده ها ایجاد کرده است. با وجود توسعه روش های متنوع دفاعی، بخش عمده مطالعات پیشین صرفا بر تحلیل مجزای حملات یا فناوری های حفاظتی متمرکز بوده و فاقد یک چارچوب یکپارچه برای نگاشت تهدیدها، فناوری های حریم خصوصی نگهدار و الزامات تنظیم گری در چرخه عمر سامانه های هوشمند هستند. پژوهش حاضر با رویکردی مروری و مبتنی بر تحلیل موضوعی منابع اخیر، به بررسی تهدیدهای کلیدی شامل حملات استنتاج عضویت، وارون سازی مدل، سرقت مدل و حملات مسموم سازی پرداخته و ارتباط آن ها را با فناوری های حریم خصوصی نگهدار نظیر حریم خصوصی تفاضلی، یادگیری فدرال، رمزنگاری همریخت و محاسبات چندجانبه امن تحلیل می کند. نوآوری اصلی این پژوهش، ارائه یک چارچوب ریسک محور برای انتخاب و ارزیابی فناوری های حفظ حریم خصوصی در مراحل مختلف چرخه عمر سیستم های هوش مصنوعی و انطباق آن با الزامات مقرراتی نظیر GDPR و EU AI Act است. یافته های پژوهش نشان می دهد که استفاده از راهکارهای منفرد، پاسخگوی تهدیدهای نوین هوش مصنوعی نبوده و دستیابی به سامانه های قابل اعتماد، مستلزم طراحی معماری های دفاعی لایه ای، تلفیق فناوری های حریم خصوصی نگهدار و بهره گیری از رویکردهای تنظیم گری مبتنی بر ریسک خواهد بود.

کلیدواژه ها:

حریم خصوصی ، امنیت هوش مصنوعی ، یادگیری فدرال ، حریم خصوصی تفاضلی ، حملات استنتاج عضویت ، فناوری های حریم خصوصی نگهدار