Datasikkerhed er en central del af udviklingen og driften af AI-systemer. Da AI-modeller ofte bygger på store mængder potentielt følsomme data, stilles der høje krav til beskyttelse af både træningsdata, inputdata og de modeller, der anvender dem. Effektiv datasikkerhed i AI handler derfor om at sikre fortrolighed, integritet, tilgængelighed og ansvarlig brug af data gennem hele AI-livscyklussen.
Sikker databehandling og adgangskontrol
Data skal håndteres i kontrollerede miljøer med strenge rettighedsstrukturer. Principper som least privilege, multifaktorgodkendelse og rollebaseret adgang (RBAC) reducerer risikoen for uautoriseret adgang.
Kryptering af data og modelartefakter
Både data-at-rest og data-in-transit bør krypteres ved hjælp af moderne protokoller. Modelværdier og vægte kan også beskyttes, da de potentielt kan afsløre mønstre fra træningsdata eller udgøre en angrebsflade.
Dataminimering og anonymisering
For at reducere risiko arbejder man ofte med pseudonymisering, hashing eller differential privacy. Disse teknikker gør det muligt at træne modeller uden at udsætte personhenførbare oplysninger direkte.
Robusthed mod angreb
AI-systemer kan være sårbare over for specifikke angrebstyper, fx:
Adversarial attacks, hvor manipulerede input får modellen til at fejle.
Model inversion, hvor angribere forsøger at rekonstruere træningsdata ud fra modeloutput.
Data poisoning, hvor skadelige data injiceres i træningsmaterialet.
Beskyttelseslag som input-validering, model-monitorering og robustheds-træning reducerer risikoen.
Datagovernance og compliance
Overholdelse af GDPR og andre regulativer er afgørende. Der skal være klare politikker for datalagring, dokumentation, audit trails og sletning af data. AI-modeller bør også kunne forklares, så beslutninger kan dokumenteres og efterprøves.
Sikker drift og MLOps
I produktionsmiljøer overvåges både modelperformance, sikkerhedshændelser og potentielle datadriftsproblemer. Integrerede MLOps-processer gør det muligt at versionere modeller, sikre reproducerbarhed og hurtigt reagere på sikkerhedstrusler.
AI og datasikkerhed går hånd i hånd: Kun når data behandles sikkert og ansvarligt, kan AI-løsninger skabe værdi uden at kompromittere privatliv, lovgivning eller driftssikkerhed.