KI-Datenschutzdienste im Überblick
KI wird immer häufiger eingesetzt, doch die Bedenken bleiben: Laut einer Studie aus dem Jahr 2023 sehen 57 % der Verbraucher weltweit den Einsatz von KI als ernsthafte Gefahr für ihre Privatsphäre.1 Viele Kunden sind aus guten Gründen besorgt um den Schutz ihrer persönlichen Daten.
Umso wichtiger ist es für Unternehmen und andere Stakeholder, Vertrauen zu schaffen – gerade in einer Zeit, in der KI und Datenschutz kritisch beäugt werden.
Das Datenschutzprogramm von UL Solutions ist Teil der elf Sicherheitsgrundsätze, nach denen wir die Sicherheit von KI bewerten – stets unter dem Leitprinzip der ethischen Nutzung von KI. Im Rahmen dieser speziellen Maßnahme verifizieren wir mithilfe eines umfassenden Rahmenwerks, ob angemessene Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vorhanden sind. Dabei liegt unser Fokus auf dem KI-Algorithmus, der für die Erfassung, Speicherung, den Schutz und die Offenlegung von Nutzerdaten verwendet wird. Nach erfolgreicher Bewertung kann UL Solutions ein Zertifikat über die Überprüfung zugesicherter Produkteigenschaften sowie das UL-Prüfzeichen ausstellen.
Datenschutz bei KI – Ihre Vorteile auf einen Blick
Mit zunehmendem Einsatz von KI wird auch Vertrauen immer wichtiger. Als weltweit führendes Unternehmen im Bereich der Sicherheitswissenschaft stärken wir mit unserer objektiven Bewertung das Vertrauen in die Zuverlässigkeit, Ehrlichkeit und Glaubwürdigkeit von Markenversprechen.
Ziele des Verifizierungsprozesses für den Datenschutz bei KI
Mit einer Datenschutzbewertung wird sichergestellt, dass personenbezogene Daten oder vertrauliche Informationen, die von KI-Modellen auf dem PC verarbeitet werden, den Computer nicht verlassen und stets durch angemessene Sicherheitsmaßnahmen geschützt sind.
Verifizierungsprozess
UL Solutions setzt zur Bewertung angemessener Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten gezielte Prüfprozesse ein. Unsere Methoden umfassen:
Datenerhebung und Einwilligung
Validierung, dass nur die Daten erhoben werden, die zur Umsetzung der definierten Anwendungsfälle erforderlich sind, und dass die Datenerhebung auf Grundlage der informierten Einwilligung der betroffenen Personen erfolgt.
Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten
Einsatz von Verfahren wie Anonymisierung und Pseudonymisierung sowie Bewertung ihrer Wirksamkeit bei der Verhinderung einer Re-Identifizierung.
Datenspeicherung und Zugriffskontrolle
Sichere Speicherung von Daten durch Verschlüsselung, Einsatz von Zugriffskontrollen zur Begrenzung des Datenzugriffs auf berechtigte Personen und Audit-Logs zur Überwachung des Datenzugriffs und zur Erkennung unbefugter Zugriffsversuche.
Datenverarbeitung und -nutzung
Festlegung klarer Zwecke für die Datenverarbeitung und Nachweis, dass die Daten entsprechend verwendet werden, unter Anwendung des Prinzips der minimalen Zugriffsberechtigung sowie der Dokumentation aller Datenverarbeitungsaktivitäten.
Datenweitergabe und -übermittlung
Festlegung von Protokollen für die sichere Datenweitergabe einschließlich Verschlüsselung und sicherer Methoden zur Datenübermittlung sowie Nachweis, dass externe Datenempfänger ähnliche oder strengere Datenschutzstandards einhalten.
Modelltraining und -validierung
Einsatz von Trainingstechniken wie Differential Privacy sowie Validierung der Modelle mit datenschutzfreundlichen Methoden, um nachzuweisen, dass sie keine sensiblen Informationen speichern oder offenlegen.
Modellbereitstellung und Inferenz
Bewertung des Risikos einer Datenoffenlegung während der Inferenzphase, insbesondere wenn KI-Modelle über APIs zugänglich sind, sowie Umsetzung von Rate-Limiting-Maßnahmen und engmaschiger Überwachung, um Missbrauch der Modellinferenz für die Datenextraktion zu verhindern.
Management von Sicherheitsvorfällen und Datenschutzverletzungen
Entwicklung und Pflege eines Plans zur Reaktion auf potenzielle Datenschutzverletzungen, Schulung des Personals im Umgang mit solchen Verletzungen sowie umgehende Benachrichtigung betroffener Personen und zuständiger Behörden im Falle einer Datenschutzverletzung.
Transparenz und Rechenschaftspflicht
Überprüfung, ob Kunden gegenüber den Nutzern transparent sind hinsichtlich der Verwendung ihrer Daten und der damit verbundenen Zwecke, sowie Implementierung von Mechanismen, mit denen Nutzer auf ihre Daten zugreifen, diese berichtigen oder löschen können. Dies beinhaltet auch die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten für alle Datenschutzangelegenheiten innerhalb der Organisation.
Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung (fortlaufend)
Kontinuierliche Überwachung von KI-Systemen auf potenzielle Datenschutzrisiken oder -verletzungen, einschließlich der Nutzung neuester datenschutzfördernder Technologien sowie Überprüfung der Datenschutzkultur innerhalb der Organisation.
Compliance und Auditing (fortlaufend)
Regelmäßige Überprüfung von KI-Systemen auf die Einhaltung von Datenschutzvorschriften und internen Richtlinien, einschließlich Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIAs), bei denen notwendige und aktualisierte Datenschutzmaßnahmen als Reaktion auf neue Vorschriften, Schwachstellen oder datenschutzfördernde Technologien bewertet werden.
Erfolgsgeschichte
Die Überprüfung zugesicherter Produkteigenschaften kann dabei helfen, das Vertrauen der Verbraucher in KI-gestützte Produkte zu stärken. Kürzlich wurde Lenovo als erster Hersteller von KI-PCs im Rahmen des UL-Programms zur Überprüfung zugesicherter Produkteigenschaften mit einem UL-Prüfzeichen für KI-Datenschutz ausgezeichnet.
Brancheneinblicke und Trends
Datenschutz im KI-Zeitalter sicherstellen
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert ganze Branchen – gleichzeitig nehmen Risiken im Bereich Datenschutz zu. Erfahren Sie mehr über Risiken, neue regulatorische Entwicklungen und wie wir Unternehmen dabei helfen können, den Schutz sensibler Daten sicherzustellen.
UL Solutions führt wegweisende Zertifizierungsdienste für KI-Sicherheit ein
Eine neue KI-Sicherheitszertifizierung soll das öffentliche Vertrauen stärken und den verantwortungsvollen Einsatz innovativer KI-Technologien unterstützen.
Tracker für Datenschutzgesetze der US-Bundesstaaten
Dieses Tool bietet einen umfassenden Überblick über Datenschutzgesetze in den US-Bundesstaaten und hilft IAPP-Mitgliedern, die sich wandelnden datenschutzrechtlichen Anforderungen in den einzelnen Bundesstaaten im Blick zu behalten. Der Tracker umfasst ausschließlich Gesetzesentwürfe, die einen umfassenden Regelungsrahmen für die Nutzung personenbezogener Daten schaffen sollen.
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