Privacy-Enhancing Technologies (PETs): เทคโนโลยีสำคัญที่ Data Governance Leaders ต้องรู้

ความท้าทายด้าน Privacy ในยุคข้อมูลและ AI

ในโลกที่มากกว่า 3 ใน 4 ของประชากรโลกมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ได้รับการคุ้มครองภายใต้กฎหมาย Privacy สมัยใหม่ การทำ Data Governance กลายเป็นหัวใจสำคัญของทุกโปรแกรมด้านความเป็นส่วนตัว องค์กรต้องพึ่งพาข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อขับเคลื่อนการวิเคราะห์และการสร้างโมเดล AI เพื่อสร้างการเติบโตทางธุรกิจ แต่ในขณะเดียวกัน ข้อกำหนดด้าน Privacy ก็จำกัดการใช้งานข้อมูลเหล่านี้มากขึ้นเรื่อยๆ

การสำรวจพบว่า 83% ของผู้บริโภคมีความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับ Privacy และวิธีที่องค์กรจัดการข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา ความท้าทายนี้ยิ่งทวีความรุนแรงขึ้นเมื่อมีการกระจายอำนาจด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI มากขึ้น ทำให้ข้อมูลอยู่ในมือของผู้คนจำนวนมาก

ผู้นำด้าน Data Governance จึงต้องรับผิดชอบในการรับประกันการใช้ข้อมูลที่สอดคล้องกับกฎระเบียบ พร้อมทั้งป้องกันการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต นี่คือจุดที่ Privacy-Enhancing Technologies (PETs) เข้ามามีบทบาทสำคัญ

PETs คืออะไร และทำไมถึงสำคัญ

Privacy-Enhancing Technologies (PETs) คือเทคโนโลยีที่ช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวในขณะที่ยังคงสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถ:

• ทำการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดล AI ได้อย่างปลอดภัย

• ถ่ายโอนข้อมูลข้ามพรมแดนได้อย่างสอดคล้องกฎหมาย

• ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการละเมิดข้อมูล

• ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้าน Privacy ที่หลากหลาย เช่น GDPR, PDPA

สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ PETs ไม่ได้เป็นการแก้ปัญหาครอบจักรวาลสำหรับทุกความกังวลด้าน Privacy แต่ละเทคโนโลยีมีลักษณะเฉพาะ ข้อดี และความท้าทายของตัวเอง การประเมินความเหมาะสมและการนำไปใช้ต้องปรับให้เข้ากับบริบทและสถานการณ์เฉพาะ โดยการตัดสินใจเลือกใช้ PETs ควรทำผ่านการประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูล (Data Protection Impact Assessment: DPIA)

PETs ระดับข้อมูล (Data-Level PETs)

1. Differential Privacy

Differential Privacy เป็นเทคโนโลยีที่ปรับเปลี่ยนข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้แบบ "on the fly" โดยไม่ต้องแก้ไขข้อมูลต้นฉบับ ตัวอย่างเช่น เมื่อตอบคำถามการสืบค้นข้อมูล เทคโนโลยีนี้ใช้อัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำในการเพิ่ม "noise" แบบสุ่มเข้าไปในข้อมูลเพื่อปกป้องข้อมูล

วิธีการทำงาน:

• Noise ที่เพิ่มเข้าไปต้องสร้างสมดุลระหว่าง Privacy (noise มากขึ้น = ความเป็นส่วนตัวมากขึ้น) และประโยชน์ใช้สอย (noise มากขึ้น = ประโยชน์น้อยลง)

• สมดุลนี้ถูกกำหนดโดย "privacy budget" และควบคุมโดยพารามิเตอร์อัลกอริทึมที่ปรับได้

• ควบคุมความสามารถในการแยกแยะจากข้อมูลต้นฉบับผ่าน k-anonymity, t-closeness และ l-diversity

ข้อควรระวัง:

• Privacy budget สามารถตั้งค่าได้ทั้งแบบหลวมหรือเข้มงวด หากตั้งค่าเข้มงวดเกินไป คุณค่าของข้อมูลจะสูญหายแต่ความเสี่ยงด้าน Privacy เป็นศูนย์ หากตั้งค่าหลวมเกินไป ความเสี่ยงในการระบุตัวตนใหม่ยังคงอยู่

• เหมาะสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการแสดงกลุ่มขนาดใหญ่

2. Synthetic Data

Synthetic Data คือข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นเทียมแทนที่จะได้มาจากการสังเกตโลกจริงโดยตรง สามารถใช้เป็นตัวแทนของข้อมูลจริงในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย

การใช้งาน:

• ใช้เป็นข้อมูลทดสอบแอปพลิเคชัน

• ใช้ในการฝึกอบรมและพัฒนาอัลกอริทึม

• การสร้างรายได้จากข้อมูล (data monetization)

• เนื่องจากแทนที่การใช้ข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ ความเสี่ยงด้าน Privacy จึงเกือบเป็นศูนย์

ข้อควรระวัง:

• Synthetic data ที่สร้างขึ้นมาจากศูนย์ไม่เหมือนกับการสังเคราะห์ข้อมูล บางครั้งคำว่า "synthetic data" ในทางปฏิบัติอาจหมายถึงการใช้เทคนิคในการแปลงข้อมูลต้นทางที่สามารถระบุตัวตนได้ เช่น ผ่าน subsetting หรือ data masking

• ในกรณีเช่นนี้ อาจสามารถ reverse engineer หรือ replay กระบวนการแปลงเพื่อระบุตัวตนข้อมูลใหม่ได้

  
  

PETs ระดับซอฟต์แวร์ (Software-Level PETs)

3. Homomorphic Encryption (HE)

Homomorphic Encryption ใช้อัลกอริทึมการเข้ารหัสเพื่อให้สามารถคำนวณข้อมูลในขณะที่ข้อมูลยังคงอยู่ในสถานะเข้ารหัส

ประเภทของ HE:

• Partial HE (PHE): รองรับเฉพาะกรณีการใช้งานที่จำกัด เช่น การลบและการบวก

• Fully Homomorphic Encryption (FHE): รองรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายและซ้ำได้

• TFHE (HE over the Torus): ทางเลือกกลางที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน

การใช้งาน:

• ให้หน่วยงานภายนอกทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการคุ้มครองขณะใช้งาน

• รองรับ postquantum cryptography (PQC) เมื่อใช้ lattice encryption

ข้อควรระวัง:

• มีการแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพที่แตกต่างกันตามประเภทของ HE ที่ใช้

• PHE อาจมีผลกระทบเพียงเล็กน้อย ในขณะที่ FHE จะแสดง latency ที่มากขึ้น

• อย่างไรก็ตาม ฮาร์ดแวร์ accelerator กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ทำให้การนำ HE ไปใช้เป็นไปได้มากขึ้น

4. Secure Multiparty Computation (sMPC)

sMPC เป็นอีกวิธีหนึ่งในการดึงข้อมูลจากข้อมูลในขณะที่ข้อมูลยังคงอยู่ในสถานะที่ได้รับการคุ้มครอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลรวมกระจายอยู่ในหลายหน่วยงาน

วิธีการทำงาน:

• ชิ้นส่วนที่ใช้ร่วมกันจะถูกคำนวณในพื้นที่ก่อนและแลกเปลี่ยนระหว่าง nodes ทั่วทุกฝ่ายที่มีส่วนร่วม

• การคำนวณเดียวกันจะทำเพื่อเปิดเผยสิ่งที่เป็นหรือไม่เป็นข้อมูลที่ถูกต้อง

• sMPC อนุญาตให้แบ่งปัน insights แทนที่จะเป็นข้อมูลต้นทาง

การใช้งาน:

• การป้องกันการฟอกเงิน (AML) และการตรวจจับการฉ้อโกง

• การวิจัยร่วมกันเกี่ยวกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนทางการแพทย์

• การทดลองทางคลินิก

• การสมดุลภาระและการวิเคราะห์กระแส (flow analyses) ในโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกัน

ข้อควรระวัง:

• Nodes ระหว่างทุกฝ่ายต้องสื่อสารเพื่อคำนวณ ทำให้ latency เป็นข้อจำกัด

• sMPC บางครั้งถูกอ้างอิงเป็นคำรวมสำหรับแนวทางที่แยกต่างหาก เช่น ZKP, federated learning และวิธีการทั่วไปสำหรับ secret sharing

5. Zero-Knowledge Proof (ZKP)

ZKP เป็นโปรโตคอลการส่งข้อความที่รักษา Privacy ซึ่งช่วยให้หน่วยงานสามารถพิสูจน์ว่าข้อมูลที่พวกเขามีอยู่ถูกต้อง (หรือไม่) โดยไม่ต้องส่งหรือแบ่งปันข้อมูลพื้นฐาน

การใช้งาน:

• การตรวจสอบอายุในบริการ digital identity

• การประมูลและการเสนอราคาที่ปลอดภัย

• โปรแกรม Know Your Customer (KYC) และ Identity and Access Management (IAM)

• การรักษาความปลอดภัยการโต้ตอบของอุปกรณ์ IoT

ข้อควรระวัง:

• ZKP ต้องการการผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชัน เช่น CRMs และฐานข้อมูล ซึ่งจะต้องมีการปรับเปลี่ยนบางอย่าง

• ปัจจุบันดูเหมือนจะขาด framework ทั่วไปในการใช้งาน

• ยังถือเป็นเทคโนโลยีที่เพิ่งเกิดใหม่สำหรับการนำไปใช้ในวงกว้าง

6. Federated Machine Learning

Federated Learning มุ่งเน้นการฝึกอบรมอัลกอริทึมบนชุดข้อมูลท้องถิ่นหลายชุดที่มีอยู่ใน nodes ท้องถิ่น โดยไม่ต้องแบ่งปันตัวอย่างข้อมูลอย่างชัดเจน

วิธีการทำงาน:

• อนุญาตให้ปรับปรุงโมเดลในระดับกลาง ในขณะที่เก็บข้อมูลไว้ในท้องถิ่นที่ endpoint, Edge point หรืออุปกรณ์ IoT

• พารามิเตอร์ของโมเดลถูกแลกเปลี่ยนเพื่ออัปเดตอัลกอริทึมแบบวนซ้ำผ่านฉันทามติ

• มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งานที่มีอายุยืนยาว และการปรับแต่งอัลกอริทึมและโมเดล AI

ข้อควรระวัง:

• ในตัวมันเอง ไม่ได้ป้องกันการระบุตัวตนใหม่ของข้อมูลพื้นฐานอย่างสมบูรณ์เสมอไป

• เป็นเหตุผลที่ดีในการรวมกับเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น การแทนที่แอตทริบิวต์บางอย่างด้วย synthetic data

  
  

PETs ระดับโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure-Level PETs)

7. Confidential Computing

Confidential Computing แยกข้อมูลและ workloads ในระหว่างการประมวลผลที่ใช้งานอยู่ โดยใช้ trusted execution environments (TEE) ที่ใช้ฮาร์ดแวร์

คุณสมบัติ:

• ตัวอย่างชิปที่อำนวยความสะดวกรวมถึง Intel SGX/TDX, AMD SEV variants และ NVIDIA H100

• ออกแบบมาเพื่อป้องกันการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต รวมถึงจากผู้ให้บริการคลาวด์ ผู้ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน หรือทุกคนที่มีการเข้าถึงทางกายภาพ

• ให้การพิสูจน์ความสมบูรณ์ด้วยการเข้ารหัสและบริการรับรอง

• สามารถปรับใช้ในคลาวด์หรือ on-premises

การใช้งาน:

• ได้รับความสนใจมากที่สุดเนื่องจากความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ที่เพิ่มขึ้นในบริบทความปลอดภัยของคลาวด์

• ความสามารถในการเอาชนะข้อจำกัดด้าน data sovereignty และ residency

ข้อควรระวัง:

• ไม่ใช่ plug-and-play โดยทั่วไป ควรสงวนไว้สำหรับกรณีการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง

• อาจต้องการระดับความพยายามในการนำไปใช้ที่สูงขึ้น ขึ้นอยู่กับผู้ขายและเทคโนโลยี

8. Sharding (หรือ "Shredding")

Sharding เป็นการเพิ่มเติมล่าสุดในชุดเครื่องมือ PETs หมายถึงแนวทางผสมผสานที่ข้อมูลถูกเข้ารหัสก่อนแล้วจึงแบ่งเป็นชิ้นเล็กๆ มักมีขนาดเพียงไม่กี่ไบต์ ("shards")

วิธีการทำงาน:

• สมมติว่าเป็น hybrid หรือ multicloud environment, shards จะถูกกระจายไปยังตำแหน่งฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน

• ใช้ purpose-based access controls เพื่อรวมศูนย์ว่าใครได้รับการเข้าถึงชุดแอตทริบิวต์ใดบ้างสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

• ใช้เพื่อพัฒนาการคุ้มครองข้อมูลในวงจรชีวิตข้อมูลการดำเนินงานโดยรวม

ข้อควรระวัง:

• เมื่อเทียบกับการเข้ารหัสแบบดั้งเดิม sharding เพิ่มความยืดหยุ่นให้กับ cloud-based workloads และป้องกันผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานจากการถอดรหัสหรือระบุตัวตนเนื้อหาอย่างแข็งแกร่งขึ้น

• อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ค่อนข้างใหม่และมีผู้ขายเพียงไม่กี่รายที่เสนอแนวทางที่สอดคล้องกัน

  
  

แนวทางการเลือกใช้ PETs อย่างมีประสิทธิภาพ

การเลือกใช้ PETs ที่เหมาะสมต้องพิจารณาหลายปัจจัย:

1. ประเมินกรณีการใช้งาน: ระบุว่าต้องการคุ้มครองข้อมูลในระดับใด (data, software, หรือ infrastructure level)

2. ทำ DPIA: ใช้ Data Protection Impact Assessment เพื่อตัดสินใจอย่างเป็นระบบว่าควรใช้ PETs ใด

3. พิจารณา Trade-offs: แต่ละเทคโนโลยีมีข้อดีข้อเสียด้านประสิทธิภาพ ต้นทุน และความซับซ้อนในการนำไปใช้

4. ผสมผสานเทคโนโลยี: บางครั้งการใช้ PETs หลายตัวร่วมกันให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

5. ติดตามการพัฒนา: เทคโนโลยี PETs กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะด้านฮาร์ดแวร์ accelerator

   
   

บทบาทของ Data Governance ในการใช้ PETs

ผู้นำด้าน Data Governance มีบทบาทสำคัญในการนำ PETs ไปใช้ให้ประสบความสำเร็จ:

• ประเมินความเสี่ยง: ระบุกรณีการใช้งานที่ PETs สามารถลดความเสี่ยงด้าน Privacy ได้

• ทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ประสานงานกับทีม cybersecurity, วิศวกร และทีมกฎหมาย

• พัฒนานโยบาย: สร้างแนวทางและนโยบายสำหรับการใช้ PETs อย่างเหมาะสม

• ตรวจสอบประสิทธิผล: ติดตามและประเมินว่า PETs ทำงานได้ตามที่คาดหวังหรือไม่

  
  

สรุป: PETs เป็นกุญแจสู่การใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบ

ในยุคที่ Privacy กลายเป็นความกังวลอันดับต้นๆ ของผู้บริโภค Privacy-Enhancing Technologies ไม่ใช่แค่ตัวเลือก แต่เป็นความจำเป็นสำหรับองค์กรที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI อย่างเต็มศักยภาพ

ด้วยการเข้าใจและนำ PETs ไปใช้อย่างเหมาะสม องค์กรสามารถ:

• ลดความเสี่ยงด้าน Privacy อย่างมีนัยสำคัญ

• ปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น

• สร้างความไว้วางใจกับลูกค้าและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

• ปลดล็อกกรณีการใช้งานข้อมูลใหม่ๆ ที่เคยถูกจำกัดด้วยข้อกังวลด้าน Privacy

• ขับเคลื่อนนวัตกรรมด้าน AI และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างปลอดภัย

การเลือกใช้ PETs ที่ถูกต้องสำหรับกรณีการใช้งานที่เหมาะสม ร่วมกับ Data Governance ที่แข็งแกร่ง จะช่วยให้องค์กรสามารถสร้างสมดุลระหว่างการคุ้มครอง Privacy และการสร้างมูลค่าจากข้อมูลได้อย่างยั่งยืน

ALPHASEC: ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Governance และการคุ้มครองข้อมูล

ALPHASEC เป็นผู้นำด้านโซลูชัน Data Governance ที่ครอบคลุม ช่วยให้องค์กรสามารถจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสอดคล้องกับกฎระเบียบ

บริการหลักด้าน Data Governance:

• Data Governance Framework Design: ออกแบบและพัฒนากรอบธรรมาภิบาลข้อมูลที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ

• Data Governance Policy Development: สร้างนโยบายครอบคลุมด้าน Quality, Security, Privacy, Retention, Ethics และ Definition Policies

• Data Classification & Cataloging: จัดหมวดหมู่และสร้างแค็ตตาล็อกข้อมูลเพื่อการจัดการที่มีประสิทธิภาพ

• Data Quality Management: ออกแบบและปรับใช้กระบวนการรับประกันคุณภาพข้อมูล

• Privacy & Compliance Management: ช่วยปฏิบัติตามกฎหมาย PDPA, GDPR และกฎระเบียบอื่นๆ อย่างครบวงจร

• Data Governance Operating Model: สร้างโครงสร้างองค์กร บทบาท และความรับผิดชอบด้าน Data Governance

ทีมผู้เชี่ยวชาญของ ALPHASEC มีประสบการณ์ทำงานกับองค์กรชั้นนำในอุตสาหกรรมต่างๆ เราเข้าใจว่า Data Governance ที่ประสบความสำเร็จต้องสร้างสมดุลระหว่างการคุ้มครองข้อมูล การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการสร้างคุณค่าทางธุรกิจ

ติดต่อ ALPHASEC วันนี้เพื่อเริ่มต้นสร้างรากฐาน Data Governance ที่แข็งแกร่งพร้อมบูรณาการเทคโนโลยีด้านความปลอดภัยที่ทันสมัย Website : www.alphasec.co.th Email : contact@alphasec.co.th #DataGovernance #PETs #PrivacyEnhancingTechnologies #PDPA