Conformità nell'era dell'intelligenza artificiale: cosa devono tenere d'occhio i DBA

Per molto tempo i database sono stati considerati sistemi affidabili ma relativamente statici: memorizzare, interrogare, fornire risultati. Ma con il trionfo dell'intelligenza artificiale, l'architettura e il funzionamento stanno cambiando rapidamente. L'ottimizzazione delle query e l'indicizzazione supportate dall'intelligenza artificiale, così come i modelli di apprendimento automatico integrati per le analisi predittive, stanno diventando sempre più standard. Di conseguenza, i requisiti di governance e di conformità stanno crescendo e con essi il compito degli amministratori di database. Dal punto di vista di Redgate, questi ultimi dovrebbero adottare quattro misure per essere in grado di utilizzare i vantaggi delle nuove funzioni di IA senza cadere in trappole normative:

1. Stabilire la governance dei dati. Una buona struttura per i dati è la base di qualsiasi strategia di AI di successo. I DBA devono definire linee guida che garantiscano la qualità, l'integrità e la sicurezza dei dati. Ciò include una chiara definizione delle responsabilità dei dati, la regolamentazione dei diritti di accesso e l'implementazione di procedure per una rigorosa gestione del ciclo di vita dei dati. I cosiddetti cataloghi di dati facilitano la classificazione e la gestione dei metadati e garantiscono un flusso di dati trasparente. Anche l'uso di tecniche di mascheramento dei dati è essenziale. Queste tecniche anonimizzano le informazioni sensibili prima che vengano utilizzate in ambienti di sviluppo, test o altro. I dati vengono modificati in modo tale che le persone non autorizzate non abbiano accesso alle informazioni personali, ma i dati possono comunque essere utilizzati per test e analisi. Questo è particolarmente importante per soddisfare normative come il GDPR o l'HIPAA statunitense.
2. Effettuare verifiche periodiche dei dati. Gli audit sono essenziali per le banche dati come i controlli medici preventivi per la salute. Tuttavia, non si limitano a verificare la conformità ai requisiti normativi, ma rivelano anche il potenziale di ottimizzazione. In questo senso, sono particolarmente utili gli strumenti speciali per l'osservabilità dei dati. Essi rendono i processi trasparenti e tracciabili, registrano ogni input e output dei modelli di IA, scoprono possibili distorsioni e garantiscono che i dati utilizzati per un modello possano essere rintracciati in qualsiasi momento. Soprattutto nel contesto dei database, l'IA è spesso percepita come una „scatola nera“. Se i modelli di apprendimento automatico vengono integrati direttamente, ad esempio per l'analisi predittiva o l'ottimizzazione automatica, i DBA devono garantire che le decisioni e i risultati rimangano spiegabili. 
3. Accesso sicuro e costante. L'intelligenza artificiale non porta solo efficienza, ma anche nuove minacce: prompt injection, data poisoning o lo sfruttamento mirato delle vulnerabilità nei modelli di machine learning possono colpire direttamente i database. I concetti di protezione proattiva e il monitoraggio continuo sono quindi più importanti che mai. I concetti di sicurezza a più livelli sono obbligatori per prevenire nel miglior modo possibile gli accessi non autorizzati. L'autenticazione a più fattori (MFA), il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e i controlli regolari delle autorizzazioni assicurano che solo gli utenti autorizzati con i diritti minimi richiesti lavorino sui database. La trasparenza dei registri di accesso facilita inoltre la presentazione di prove durante gli audit e riduce il rischio di costose violazioni dei dati. 
4. Automatizzare i rapporti. Se si vuole dimostrare la conformità, è necessaria una documentazione completa. I DBA devono registrare in dettaglio la provenienza dei dati, le modalità di elaborazione e lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale. La documentazione automatizzata e continuamente aggiornata dagli strumenti utilizzati è l'ideale. Allo stesso tempo, il quadro normativo per l'IA si sta sviluppando in modo dinamico, motivo per cui i DBA dovrebbero anche cercare il dialogo in forum e associazioni specializzate. Solo così potranno adeguarsi tempestivamente alle nuove normative e alle best practice. 

„Con il crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale, anche il profilo degli amministratori di database sta cambiando. I sintonizzatori di query stanno diventando specialisti che, oltre ai loro compiti tradizionali, devono tenere d'occhio anche la governance, il monitoraggio dei modelli e la sicurezza. In futuro, la conoscenza dell'apprendimento automatico e una profonda comprensione delle linee guida sulla protezione dei dati saranno importanti quanto le competenze tradizionali sui database“, afferma Oliver Stein, Managing Director DACH di Redgate. „Sono quindi essenziali chiare regole di governance. Si va dai concetti di ruolo e diritti agli audit trail per i piani di query generati dalle macchine e i modelli di ML, fino all'IA spiegabile per soddisfare i requisiti normativi, come quelli derivanti dal GDPR o i requisiti specifici del settore finanziario e sanitario.“

Fonte: www.red-gate.com/de/

Questo articolo è apparso originariamente su m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/compliance-im-ki-zeitalter-worauf-dbas-achten-muessen/