Het helemaal opnieuw bouwen van nieuwe aangepaste datasets is uitdagend en vervelend. Dankzij kant-en-klare gegevens biedt het een snelle en effectieve oplossing voor ontwikkelaars om de gegevens in hun AI-producten in te bedden en functioneel te maken. Kant-en-klare gegevens zijn kant-en-klare gegevens die zijn verzameld, opgeschoond, gelabeld en klaar voor gebruik worden gehouden.
Het zoeken naar de juiste kant-en-klare data is echter een uitdaging op zich. Naast de gegevenskwaliteit zijn gegevensprivacy en -beveiliging twee cruciale aspecten waarmee rekening moet worden gehouden bij het gebruik van kant-en-klare datasets. Als de dataset die u in uw code implementeert onvoldoende beveiligd is, kan dit leiden tot ernstige bedrijfsresultaten.
Laten we daarom de risico's blootleggen van het gebruik van kant-en-klare gegevens en hoe u deze risico's kunt voorkomen. Laten we beginnen!
De risico's van het gebruik van kant-en-klare trainingsgegevens
Van de plank gegevensprivacy is een belangrijk beveiligingsaspect van datasets waarmee rekening moet worden gehouden. Er zijn verschillende risico's verbonden aan gegevensbeveiliging bij het gebruik van kant-en-klare gegevens voor uw AI-modellen of -programma's. Enkele van de risico's zijn:
Ongeautoriseerde toegang tot gegevens
Een ander potentieel risico van het gebruik van kant-en-klare gegevensbeveiliging is ongeoorloofde toegang. Omdat u een uitbestede databank bent, kunt u niet zeker zijn van de toegankelijkheid van de dataset. Een ontwikkelaar heeft mogelijk een los eindje achtergelaten van waaruit ze later toegang kunnen krijgen tot uw AI-programma en waardevolle informatie kunnen stelen.
Misbruik van gegevens
Een potentieel risico verbonden aan off-the-shelf data is het verkeerde gebruik van de data in uw AI-programma. Aangezien veel API's gebruik maken van kant-en-klare gegevens, blijven de cryptografische principes voor de gegevens hetzelfde als ze niet worden gewijzigd. Hierdoor kunnen hackers de gegevens misbruiken en toegang krijgen tot uw programma's.
Problemen met gegevenskwaliteit
De kwaliteit van uw kant-en-klare gegevens kan een groot risico vormen voor uw AI-programma's. Vaak zijn de gegevens niet afkomstig van gediversifieerde demografische gegevens, kunnen ze duplicaten bevatten, foutieve labels, gebrek aan toestemming van de gebruiker, enz.
Stappen om gegevensprivacy en -beveiliging te waarborgen bij het gebruik van kant-en-klare gegevens
Ondanks enkele risico's bij het gebruik van kant-en-klare gegevens, kunnen er veel manieren zijn om de risicofactor te verminderen. Hier volgen enkele manieren om verbeterde kant-en-klare gegevensbeveiliging te overwegen:
Kies een gerenommeerde aanbieder
De beste manier om veilige kant-en-klare gegevens te verkrijgen, is door deze te kopen bij een vertrouwde en betrouwbare gegevensprovider. Een echte gegevensprovider zal u altijd een overeenkomst en de zekerheid geven dat de gegevens robuust, nauwkeurig en van hoge kwaliteit zijn.
Bekijk het gegevensprivacy- en beveiligingsbeleid
Het is erg belangrijk om het gegevensprivacy- en beveiligingsbeleid van de leverancier te herzien alvorens de datasets te kopen. U moet ervoor zorgen dat de gegevens die u aanschaft volledig uw eigendom zijn. Als een andere persoon er toegang toe krijgt, wordt dit beschouwd als een inbreuk op de toegankelijkheid en zullen passende maatregelen worden genomen.
Versleutel gevoelige gegevens
Ondanks verschillende beveiligingsclausules in uw overeenkomst, kunt u uw standaard gegevensprivacykwesties nooit kennen. Daarom is het een goede gewoonte om de gevoelige gegevens van uw project te versleutelen, zodat deze veilig blijven tijdens een cyberaanval.
Controleer regelmatig de toegang tot gegevens
Een andere beveiligingspraktijk die u moet volgen om uw gegevens te beveiligen, is het regelmatig controleren van de gegevenstoegangslijst. U moet controleren wie recent toegang heeft gehad tot de gegevens en verdachte activiteiten in het systeem eruit filteren.
Train werknemers op het gebied van gegevensprivacy en best practices op het gebied van beveiliging
Het trainen van uw medewerkers in gegevensbeveiligingsmethoden en -maatregelen is cruciaal om de gegevens van uw organisatie veilig te houden. Al uw medewerkers moeten ijverig werken en ervoor zorgen dat ze de juiste gegevenspraktijken volgen, waardoor het risico op gegevensdiefstal aanzienlijk kan worden geminimaliseerd.
De voordelen van veilig gebruik van kant-en-klare gegevens
Zodra u de juiste methoden gebruikt om uw kant-en-klare gegevens te verkrijgen en te gebruiken, kunt u aanzienlijk betere resultaten uit uw projecten halen. Hier zijn een paar voordelen die hieronder worden opgesomd:
Verbeterde gegevenskwaliteit
Het gebruik van de juiste kant-en-klare dataset voor uw project kan de datakwaliteit van uw projecten verbeteren. Naarmate de gegevenskwaliteit verbetert, kunnen uw projecten geoptimaliseerde resultaten en betere algehele resultaten opleveren.
Verhoogde beschikbaarheid van gegevens
Het grootste voordeel van het gebruik van kant-en-klare datasets is de grotere reikwijdte van de beschikbaarheid van gegevens. U kunt naar behoefte veel datasets sourcen en de functionaliteit en reikwijdte van het project vergroten.
Betere gegevensprivacy en beveiliging
Als u een gereputeerde leverancier vindt voor uw gegevensbehoeften, krijgt u mogelijk meer verfijnde gegevensprivacy en beveiliging. Niet alle gegevensproviders zijn fraudeurs. Sommigen ontwikkelen hun gegevens met extreme toewijding en zorgen voor een optimale beveiliging voor betrouwbare resultaten.
Lagere kosten
Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van kant-en-klare gegevens is de kostenefficiëntie. In tegenstelling tot de reguliere processen voor het verzamelen en opschonen van gegevens, is het kopen van kant-en-klare gegevens vrij goedkoop en snel. U kunt de gegevens gewoon tegen een redelijke prijs kopen en de werking van uw projecten tegen een veel lagere prijs verzekeren.
[Lees ook: De voordelen van het gebruik van kant-en-klare trainingsdatasets ]
Conclusie
Gegevensprivacy en -beveiliging zijn aspecten als het om gegevens gaat. Het afhandelen van kant-en-klare gegevensbeveiliging kan echter van invloed zijn op uw AI-projecten. Dus in plaats van u zorgen te maken over uw gegevensbeveiliging, is het beter om een betrouwbare gegevensprovider te vinden; Shaip is een van de meest vertrouwde gegevensproviders in de branche waarop u kunt vertrouwen. U kunt contact opnemen met Shaip want uw dataset moet meer weten.
