Veiligheid en Privacy bij het Gebruik van LLMs

Met de opkomst van Large Language Models (LLMs) zoals ChatGPT groeit de behoefte aan duidelijk beleid rondom veiligheid en privacy. Deze krachtige tools kunnen enorme voordelen bieden, maar brengen ook risico’s met zich mee die we niet mogen negeren. In dit artikel bespreek ik belangrijke aandachtspunten en concrete maatregelen om veilig en compliant te blijven.

Privacy: Hoe Blijf je Compliant?

Privacy is een fundamenteel recht, en wetgeving zoals de GDPR (General Data Protection Regulation) stelt strikte eisen aan de verwerking en opslag van persoonsgegevens. Volgens de GDPR mogen persoonsgegevens van Europeanen alleen buiten de EU worden verwerkt als er passende beschermingsmechanismen zijn geïmplementeerd. Dit betekent dat je als organisatie goed moet weten waar de servers van je AI-provider staan.

Praktijkvoorbeeld:

Stel dat een medewerker notulen van een vergadering samenvat met een LLM zoals ChatGPT. Als deze notulen namen en contactgegevens bevatten, mag dit niet zomaar met een standaard AI-tool gedeeld worden waarvan de servers buiten Europa staan. De oplossing? Anonimiseer de data of gebruik een dienst die in Europa gehost wordt, zoals bijv. Azure OpenAI of een Gemini server van Google.

Maatregelen om compliant te blijven

• Gebruik AI-tools met servers binnen de EU.

• Controleer of providers voldoen aan GDPR-richtlijnen.

• Deel geen persoonsgegevens tenzij strikt noodzakelijk.

Door deze stappen te volgen, blijf je binnen de grenzen van de wet en bescherm je gevoelige gegevens.

Security: Bescherm je Gegevens

Naast privacy speelt security een even grote rol bij het gebruik van LLMs. Onbedoelde datalekken of onjuist gebruik kunnen ernstige gevolgen hebben.

Data niet voor training gebruiken

Veel AI-providers gebruiken ingevoerde data voor modeltraining. Organisaties moeten er zeker van zijn dat hun gegevens niet onbedoeld worden opgeslagen of hergebruikt.

• Schakel opties uit die datagebruik voor training toestaan.

• Lees de voorwaarden van de AI-provider zorgvuldig door.

Gebruik van open-source modellen

Voor maximale controle kun je kiezen voor open-source LLMs die je lokaal op je eigen servers draait. Dit voorkomt dat data buiten je organisatie terechtkomt. Modellen zoals LLaMA 3 of andere open-source alternatieven kun je op je eigen computer installeren zodat de data die door de LLM verwerkt worden de eigen computer niet eens hoeven te verlaten. Je kunt dan confidentiele documenten analyseren, zelfs als de computer afgesloten is van het internet.

Data-anonimisatie en synthetische data

Je kunt er ook voor zorgen dat je de ‘echte’ data niet naar een LLM stuurt door het gebruik van anonieme of synthetische data :

• Anonimiserng: Verwijder alle persoonlijke kenmerken voordat data wordt gedeeld met een LLM

• Synthetische data: Gebruik fictieve data die dezelfde structuur heeft als echte data.

Voorbeeld:

Een data-analist die LLM een grafiek wil laten genereren voor een interne presentatie. In plaats van echte klantdata, maakt de analist een synthetische dataset met dezelfde opbouw en laat de LLM daarmee de code voor de grafiek genereren. Daarna vervangt hij de synthetische data door de echte data om de gevraagde grafiek te genereren. Het risico op blootstelling van gevoelige informatie is daarmee uitgesloten.

Overige maatregelen

• Zorg voor encryptie bij data-overdracht.

• Beperk toegang tot LLM-tools tot geautoriseerde gebruikers.

• Voer regelmatige audits uit om compliance en beveiliging te toetsen.

Transparantie van AI-providers: Vertrouwen door Duidelijkheid

Vertrouwen in AI begint bij transparantie. Een betrouwbare provider communiceert openlijk over:

• Dataverwerking: Hoe en waarom data wordt gebruikt.

• Opslaglocaties: Waar je gegevens fysiek worden opgeslagen.

• Beveiliging: Welke maatregelen worden getroffen, zoals encryptie of toegangscontrole.

Praktische tips bij het kiezen van een provider:

1. Kies AI-providers die voldoen aan lokale wet- en regelgeving zoals GDPR.

2. Controleer of de provider onafhankelijke beveiligingsaudits uitvoert en transparant is over de resultaten.

3. Vraag expliciet na of jouw data wordt gebruikt voor modeltraining en hoe je dit kunt uitschakelen.

Gebruikerseducatie: Bewustwording van Gegevensdeling

Geen enkel beveiligingsbeleid is effectief zonder goed geïnformeerde gebruikers. Gebruikerseducatie speelt daarom een cruciale rol in het voorkomen van onbedoelde risico’s.

Wat gebruikers moeten weten

1. Wat je wel en niet mag delen: Gebruikers moeten begrijpen dat privacygevoelige data, zoals namen of financiële informatie, nooit zonder voorzorgsmaatregelen met een LLM mag worden gedeeld.

2. Gebruik van synthetische data: Train medewerkers om synthetische data te gebruiken bij het testen of uitvoeren van taken met LLMs.

3. Herkennen van risico’s: Leer gebruikers om verdachte of onveilige situaties te herkennen, zoals tools die meer data vragen dan noodzakelijk.

Voorbeeld van gebruikersbewustzijn:

Een medewerker die klantcontracten samenvat met een LLM moet altijd eerst de documenten anonimiseren en controleren of er geen vertrouwelijke informatie gedeeld wordt.

Conclusie

LLMs bieden enorme kansen om productiviteit en efficiëntie te verhogen, maar vragen om zorgvuldigheid bij het gebruik ervan. Door privacy- en securitymaatregelen te implementeren, samen te werken met transparante providers en te investeren in gebruikerseducatie, kunnen organisaties optimaal profiteren van LLMs zonder hun veiligheid in gevaar te brengen.

Door de focus te leggen op de keuze voor de juiste modellen, data-anonimisatie, synthetische data en bewuste gebruikers, zorg je ervoor dat je LLMs veilig kunt gebruiken.