隐藏在数据中的人工智能训练的秘密

虽然有些 SaaS 威胁显而易见，但其他威胁则隐藏在显而易见的地方，两者都会对您的组织构成重大风险。Wing 的研究表明，高达 99.7% 的组织使用嵌入了 AI 功能的应用程序。这些 AI 驱动的工具不可或缺，可提供从协作和沟通到工作管理和决策的无缝体验。然而，在这些便利的背后隐藏着一个很大程度上未被认识到的风险：这些 SaaS 工具中的 AI 功能可能会危及敏感的业务数据和知识产权 (IP)。

Wing 最近的发现揭示了一个令人惊讶的统计数据：十大最常用的人工智能应用中有 70%可能会使用您的数据来训练他们的模型。这种做法可以超越单纯的数据学习和存储。它可能涉及对您的数据进行再训练、让人工审核人员对其进行分析，甚至与第三方共享。

通常，这些威胁深藏在条款和条件协议和隐私政策的细则中，这些条款概述了数据访问和复杂的退出流程。这种隐秘的方法带来了新的风险，使安全团队难以保持控制。本文深入探讨了这些风险，提供了真实案例，并提供了通过有效的 SaaS 安全措施保护组织的最佳实践。

人工智能训练的四大风险#
当人工智能应用程序使用您的数据进行训练时，会出现几个重大风险，可能会影响您组织的隐私、安全性和合规性：

1. 知识产权 (IP) 和数据泄露#
   最关键的问题之一是您的知识产权 (IP) 和敏感数据可能通过 AI 模型暴露。当您的业务数据用于训练 AI 时，它可能会无意中泄露专有信息。这可能包括敏感的业务策略、商业机密和机密通信，从而导致严重的漏洞。

2. 数据利用与利益错位#
   AI 应用程序经常使用您的数据来提高其功能，这可能会导致利益错位。例如，Wing 的研究表明，一款流行的 CRM 应用程序利用其系统中的数据（包括联系方式、交互历史记录和客户备注）来训练其 AI 模型。这些数据用于增强产品特性和开发新功能。然而，这也可能意味着使用相同平台的竞争对手可能会从从您的数据中获得的见解中受益。

3. 第三方共享#
   另一个重大风险是与第三方共享您的数据。为 AI 训练收集的数据可能会被第三方数据处理器访问。这些合作旨在提高 AI 性能并推动软件创新，但也引发了对数据安全的担忧。第三方供应商可能缺乏强大的数据保护措施，从而增加了违规和未经授权的数据使用的风险。

4. 合规问题#
   世界各地的法规各不相同，对数据的使用、存储和共享都制定了严格的规定。当 AI 应用程序使用您的数据进行训练时，确保合规性变得更加复杂。不合规可能会导致巨额罚款、法律诉讼和声誉损害。遵守这些法规需要付出巨大的努力和专业知识，这进一步使数据管理复杂化。

他们实际上训练什么数据？#
了解 SaaS 应用程序中用于训练 AI 模型的数据对于评估潜在风险和实施强大的数据保护措施至关重要。然而，这些应用程序之间缺乏一致性和透明度，这对首席信息安全官 (CISO) 及其安全团队来说是一个挑战，他们无法识别用于 AI 训练的具体数据。这种不透明性引发了人们对敏感信息和知识产权无意中泄露的担忧。

应对人工智能平台中的数据选择退出挑战#
在 SaaS 应用程序中，有关选择退出数据使用的信息通常很分散且不一致。有些在服务方面提到了选择退出选项，有些则在隐私政策中提到，有些则要求向公司发送电子邮件才能选择退出。这种不一致和缺乏透明度使安全专业人员的任务变得复杂，凸显了对控制数据使用的精简方法的需求。

例如，一款图像生成应用程序允许用户通过选择付费套餐中提供的私人图像生成选项来退出数据训练。另一款应用程序提供了退出选项，但这可能会影响模型性能。一些应用程序允许个人用户调整设置，以防止他们的数据被用于训练。

退出机制的多样性凸显了安全团队需要了解和管理不同公司的数据使用政策。集中式 SaaS 安全态势管理 (SSPM)解决方案可以提供帮助，为每个平台提供可用的退出选项警报和指导，简化流程，并确保遵守数据管理政策和法规。

最终，了解 AI 如何使用您的数据对于管理风险和确保合规性至关重要。了解如何选择退出数据使用对于保持对隐私和安全的控制同样重要。然而，由于 AI 平台缺乏标准化方法，这些任务变得具有挑战性。通过优先考虑可见性、合规性和可访问的退出选项，组织可以更好地保护其数据免受 AI 训练模型的影响。利用 Wing 等集中式自动化 SSPM 解决方案，用户能够自信而有控制地应对 AI 数据挑战，确保他们的敏感信息和知识产权保持安全。