KI und Analytics treiben den Schutz von Daten während der Verarbeitung auf die Prioritätenliste

TechTarget berichtet, dass Standard-Sicherheit Daten im Systemspeicher und in CPUs anfällig macht[1], und dass der Schutz von Daten während der Verarbeitung dies dadurch löst, "dass Informationen während der Workload-Ausführung verschlüsselt bleiben."[1]Das Outlet berichtet, dass unter datenschutzfreundlichen Technologien Confidential Computing zur primären Methode zur Bewältigung dieses Verarbeitungsstadium-Risikos geworden ist.[1] TechTarget beschreibt eine vertrauenswürdige Ausführungsumgebung (TEE) als einen sicheren Bereich, der Code ausführt und Daten unabhängig vom Rest des Systems verarbeitet[1]. Es fügt hinzu, dass selbst Cloud-Administratoren, Host-Betriebssysteme und Hypervisoren keinen Zugriff auf die Daten in einer TEE haben.[1]Laut TechTarget formen sich schnell evolvierende Vorschriften, wo Organisationen investieren, um KI- und Analytics-Workloads zu sichern.[1] Das Outlet vermerkt, dass das NIST Cybersecurity Framework 2.0 den Schutz von Daten während der Verarbeitung innerhalb von Zero-Trust-Sicherheitsdesigns einbezieht.[1]Zur Compliance berichtet TechTarget, dass Confidential Computing überprüfbaren Nachweis erbringt, dass sensible Workloads in hardware-isolierten Umgebungen verarbeitet werden[1]. Es berichtet auch, dass die Verarbeitungsaufzeichnungen, die TEEs automatisch generieren, manuelle Auditing-Arbeit reduzieren und die Audit-Verifizierung bei der Nutzung sensibler Daten verbessern.[1]Das Outlet berichtet, dass Gesundheitsunterlagen, Finanztransaktionsdaten, personenbezogene Informationen und andere regulierte Daten aufgrund von Verarbeitungsrisiken häufig nicht in KI- und Analytics-Initiativen verwendet werden.[1]TechTarget empfiehlt, dass vor der Auswahl einer Plattform Datenleiter sich auf Nachweise, regulatorische Ausrichtung und die Integration in bestehende Kontrollen konzentrieren sollten.[1]