البحث

تسجيل الدخول

أو التسجيل كعضو جديد

البحث

حماية البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي

الرابط المختصر:

mozn.ws/90173

التصنيف:

محاور المقال

حماية البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي

مع  التطور السريع للذكاء الاصطناعي و تأثيره في مختلف القطاعات، نحن بحاجة إلى مواجهة جميع التحديات وحلها وزيادة حماية البيانات،حتى المنظمات غير الربحية ليست معفاة من الحاجة إلى حماية البيانات الحساسة والمهمة.

تستكشف هذه المقالة أهمية حماية المعلومات في عصر الذكاء الاصطناعي ونسلط الضوء على الدور المهم الذي تلعبه، خاصة في نطاق المنظمات غير الربحية.

فهم دور البيانات في المنظمات غير الربحية:

في العصر الرقمي، أصبحت البيانات جزءًا لا يتجزأ من المنظمة، بغض النظر عن تركيزها.

تقوم المنظمات غير الربحية بمهام لحل المشكلات الاجتماعية وجمع وتخزين كمية هائلة من البيانات،

وتشمل هذه البيانات معلومات عن المستفيدين وإحصاءات تشغيلية. لذا أصبحت حماية هذه البيانات ذات أهمية متزايدة، خاصة مع ظهور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة.

فهم دور الذكاء الاصطناعي:

يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرت الحاسب الآلي والروبوتات على محاكاة الذكاء البشري وأداء المهام التي تتطلب تدخل البشر فيها.

تعتمد لوازم الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ إلى البيانات للتعلم والتكيف وتنفيذ القرارات. ومن ثم، أصبح استخدام البيانات الشخصية جزءًا لا يتجزأ من الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي أثار مخاوف بشأن حماية المعلومات، ومن التقنيات الحديثة في الذكاء الاصطناعي:

  1. البلوك تشين Blockchain  فهو يعد الثورة الرقمية الحديثة في عالم الأعمال، والتي ينبغي على المنظمات الاستفادة منها في تحسين الأعمال وإدارة البيانات.
  2. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)  هناك مجموعة أفكار ذكية في في كيفية استخدامها لتحقق المنظمات أكبر استفادة في أدائها.
  3. التلعيب Gamification والذي يعمل على سد الفجوة المالية سواء عبر متاجر التبرعات الإلكترونية أو وسائل التواصل الاجتماعي ، أو المزادات الإلكترونية  للمزيد أكثر حول أفضل تقنيات التلعيب للمنظمات غير الربحية.

ماهي مزايا ومخاطر الذكاء الاصطناعي:

يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا للمنظمات غير الربحية، مثل دعم القرار وتحسين الخدمات الشخصية. ومع ذلك، يشتمل الاستخدام غير المنظم وغير المراقب للذكاء الاصطناعي على مخاطر محتملة. يمكن أن يتعرض البيانات لإنتهاكات الخصوصية ويتعرض النظام للتلاعب بالبيانات والخوارزميات المتحيزة.

تلك المخاطر يمكن أن تتسبب في عواقب وخيمة على المنظمات، مثل هدم مصداقيتها وثقة أصحاب المصلحة، لذا يجب على المنظمات اتخاذ تدابير قوية لحماية البيانات، وينبغي على المنظمة أن تبني معايير عالية للخصوصية وتشفير البيانات وتوفير وسائل قوية للمراقبة والتحكم في الوصول إلى البيانات.

 حماية البيانات في الإطار القانوني:

لحماية البيانات بشكل فعال، تحتاج المنظمات إلى فهم الإطار القانوني حول حماية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو General Data Protection Regulation وهو القانون العام لحماية البيانات و الحق الأساسي للأفراد في الخصوصية وحماية البيانات الشخصية.

تتضمن اللائحة (GDPR) متطلبات قوية ترفع معايير حماية البيانات وأمانها، ومن المهم أيضاً أتباع القوانين المفروضة من الدولة لحماية البيانات الشخصية. تحدد هذه اللوائح إرشادات لجمع البيانات وتخزينها ومعالجتها والإفصاح عنها، والتي تشمل حماية الخصوصية وأمن البيانات الشخصية.

 

ماهي أفضل الممارسات لحماية البيانات في المنظمات غير الربحية؟

1.تشفير البيانات:

يؤدي استخدام تقنيات التشفير إلى حماية البيانات الحساسة من الوصول غير المصرح به، مما يضمن أنه حتى في حالة حدوث اختراق، تظل المعلومات غير قابلة للقراءة والتحليل.

2.  إخفاء الهوية:

من خلال إزالة معلومات التعريف الشخصية (PII) أو Personal Identifiable Information من مجموعات البيانات، معلومات التعريف الشخصية (PII) وهي تعني أي معلومات شخصية يمكن استخدامها لتحديد هوية فرد معين بشكل مباشر وتعتبر معلومات حساسة وسرية للغاية، لأنه يمكن استخدامها لتحديد هوية الفرد وانتهاك خصوصيته، ويجب على المنظمات غير الربحية حماية الخصوصية الفردية مع الاستمرار في استخدام البيانات للأغراض التحليلية.

3.عمليات تدقيق منتظمة:

يساعد إجراء عمليات تدقيق دورية لأنظمة البيانات والتدابير الأمنية على تحديد نقاط الضعف ويسمح بمعالجتها في الوقت المناسب.

ويجب على المنظمات تقييم أنواع البيانات التي تجمعها ومن يمكنه الوصول إليها، وكيفية مشاركتها مما يساعد في تصميم إجراءات الأمان المناسبة.

4.تنفيذ إجراءات أمنية قوية:

تعد جدران الحماية وتخزين البيانات وتحديثات البرامج المنتظمة عناصر أساسية في حماية البيانات. لذا يجب على المنظمات غير الربحية الاستثمار في أنظمة أمان قوية والتأكد من أن الموظفين يفهمون ويتبعون بروتوكولات الأمان.

5.تدريب الموظفين:

تثقيف الموظفين حول أفضل الممارسات لحماية البيانات والمخاطر المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يلعب دورًا حاسمًا في ضمان حماية البيانات. يجب تقديم دورات تدريبية منتظمة للموظفين تعرفهم على أفضل ممارسات خصوصية البيانات وتوضح لهم التهديدات المحتملة وكيفية التصرف والاستجابة للحوادث الأمنية.

يساعد ذلك في تعزيز ثقافة الأمن داخل المنظمة ويجعل كل فرد مدركًا مسؤوليته في حماية البيانات والتعامل معها بحرص ووعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تعزيز التواصل المستمر بين الموظفين وإدارة أمن المعلومات والمسؤولين عن البيانات للتبادل المستمر للمعرفة وتقديم التوجيهات اللازمة في حالة وجود تحديات أمنية أو انتهاكات للبيانات.

6.تعزيز الشفافية:

يجب على المنظمات غير الربحية أن تنقل بوضوح سياسات حماية البيانات الخاصة بها إلى أصحاب المصلحة، بما في ذلك المانحين والمستفيدين والمتطوعين، وبذلك تبني الشفافية والثقة وتطمئن أصحاب المصلحة على أن معلوماتهم الشخصية يتم التعامل معها بمسؤولية.

 

نصائح لحماية البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي:

حماية البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي أصبح أمرًا حيويًا للمؤسسات والأفراد. ينبغي على المنظمات التصدي لأي تحيزات محتملة في البيانات المستخدمة في تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ويجب أن يكون لدى المنظمات غير الربحية سياسات معمول بها لمعالجة التحيزات المحتملة، لا سيما عند اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تؤثر على المعلومات الحساسة. ويلزم على المنظمات العمل على تطبيق معايير الخصوصية العالية وتوفير ضمانات قوية لحماية البيانات من التسرب أو الوصول غير المصرح به. بالإضافة إلى ذلك، ضمان استخدام تقنيات التشفير للوقاية من الهجمات السيبرانية للحفاظ على سلامة البيانات في عالم يعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي.

يملك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث تقدم في طريقة عمل المنظمات غير الربحية، مما يجعل مجهوداتها أكثر كفاءة وتأثيرًا ومع ذلك، فإن الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي يستلزم أيضًا زيادة التركيز على حماية البيانات والمعلومات الشخصية. 

ويجب على المنظمات غير الربحية التعرف على المخاطر المتصلة بــ تطبيقات الذكاء الاصطناعي واتخاذ إجراءات استباقية لتحقيق أمان البيانات الحساسة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، سيكون من الضروري تتبع نهج استباقية لحماية البيانات للحفاظ على سلامة وفعالية العمليات، من خلال تنفيذ إجراءات أمنية قوية، وتدريب الموظفين، وتشفير البيانات.

 

 

المصادر:

1 Bartlett, M. (2022, May 26). Beyond privacy: Protecting data interests in the age of Artificial Intelligence. SSRN. 

2 Mazurek, G., & Małagocka, K. (2019, October 2). Perception of privacy and data protection in the context of the development of artificial intelligence. Taylor & Francis Online

3 Mitrou, L. (2019, June 3). Data Protection, Artificial Intelligence and cognitive services. SSRN.

4  Murdoch, B. (2021, September 15). Privacy and artificial intelligence: Challenges for protecting health information in a new era. BioMed Central.

5 Poscher, R. (2021, March 12). Artificial Intelligence and the right to data protection. SSRN.

6 Timan, T., & Mann, Z. (2021, January 1). Data protection in the era of Artificial Intelligence: Trends, existing solutions and recommendations for privacy-preserving technologies. SpringerLink.

 

 

 

الوسوم:

هل أعجبك المحتوى؟

اقرأ وطور معرفتك التقنية واكتسب المهارات

شارك المحتوى مع من تحب

التعليقات (0)

اترك تعليقاً

عن الكاتب

فيصل العتيبي

متخصص في الأمن السيبراني، مهتم في إدارة حماية المعلومات ضد الهجمات السيبرانية باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعليم الآلة.

اقرأ أيضًا

ما هي خطة التسويق؟ وكيف تضع خطة تسويقية ناجحة؟ يلعب التسويق دورًا حيويًا في نجاح هذه المنظمات، حيث يساعد المنظمات على زيادة الوعي بمهمتها وخدماتها، وجذب الموارد والدعم الضروري ل......
6 تطبيقات ذكية في رحلة الحاج تساعد التطبيقات الالكترونية في تسهيل الحج وتوفير الوقت والجهد للحجاج، حيث توفر معلومات دقيقة عن المكان والوقت والخدمات المتاحة والترجمة وتحديد الاتج......
أساسيات الوصولية الرقمية لموقع منظمتك ما مفهوم الوصولية الرقمية؟ الوصولية الرقمية تشير إلى تصميم وتطوير المواقع الإلكترونية والتطبيقات الرقمية بطريقة تجعلها سهلة الاستخدام والوص......
العلاقة بين مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمقاييس  (Metrics) لتحقيق أهداف المنظمة أولًا: ما هي مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)؟ ظهور البيانات الضخمة يجعل من الممكن قياس الكثير م......
أبرز الفروقات الرئيسية بين مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)  و المقاييس  (Metrics)  مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمقاييس   (Metrics)  هما أدوات مهمة في قياس أداء المنظمات. و الم......
يعتبر برنامجي Power BI و Looker من أبرز الأنظمة  التحليلية والتصور البصري مما يسمح للمستخدمين بفهم البيانات بشكل أفضل واتخاذ القرارات الذكية بناءً على الأدلة. بالإضافة إلى ذلك، ......

مجاني 100%

مميزات التسجيل في المنصة

كتابة التعليقات

إضافة المقالات إلى المفضلة

بحث متقدم

سبب الرفض
الملاحظات