Informazioni personali: come l’AI identifica e protegge

Sfruttare modelli di deep learning e machine learning nella rilevazione delle informazioni personali identificabili (PII) all'interno di testi non strutturati.

Personal Identifiable Information (PII): cosa sono, come identificarli e proteggerli

Informazioni come ricerche web, cronologia di navigazione, relazioni sociali, storia medica e altri dati simili vengono raccolti e condivisi con organizzazioni aziendali, inserzionisti, agenzie governative, ricercatori e altri soggetti. Una parte significativa di questi dati può essere utilizzata per identificare, direttamente o indirettamente, una persona e vengono classificati come "Personal Identifiable Information" o PII.

Capire se un'informazione è PII è una sfida importante: le e-mail, le chat e altri documenti possono contenerli quindi le organizzazioni devono sviluppare strumenti per identificarli. L'uso dell’intelligenza artificiale è diventato sempre più comune per rilevare PII in questi documenti. Il Deep Learning, parte del Machine Learning, utilizza reti neurali artificiali per l'analisi delle informazioni al fine di estrarre quelle rilevanti.

Le aziende stanno sempre più prendendo coscienza riguardo l’importanza dell’indentificazione dei dati personali al fine di poterli gestire nel migliore dei modi, ed intraprendere misure per renderli al sicuro e non violabili.

Deep Learning per identificare PII

Data Reply sta adottando una soluzione innovativa per le aziende che cercano di proteggere le Informazioni Personali all'interno delle loro basi dati.

Per farlo si sfruttano tecniche derivanti sia dal Machine Learning puro, sia dal Deep Learning quali:

Support Vector Machine (SVM)
Reti neurali ricorrenti “Long Short-Term Memory” (LSTM)

Questo sistema avanzato addestra i modelli per mezzo di dati etichettati, consentendo loro di apprendere i modelli complessi associati alle informazioni sensibili. Una caratteristica chiave è la possibilità di generare in modo sintetico dataset componibili, grazie ad algoritmi generativi. Una volta addestrati questi modelli raggiungono prestazioni eccezionali, misurabili attraverso metriche di eccellenza come:

Precision
Recall
F1-score

Le organizzazioni possono ora automatizzare il processo di classificazione dei testi (indipendentemente dalla loro natura e origine) in base alla presenza di Informazioni personali, garantendo un notevole aumento dell'efficienza operativa e la massima sicurezza e privacy.

Per capire come integrare questa soluzione nel giusto contesto, Data Reply, grazie all’esperienza maturata in diversi contesti di business, è a disposizione per supportare una gestione data-driven della privacy.

Data Reply

Data Reply è la società del gruppo Reply che offre servizi di eccellenza per Big Data, Artificial Intelligence e Quantum Computing. Supportiamo professionisti e Chief Officers nel trarre valore dai dati. Costruiamo Data Platform, definiamo e implementiamo modelli di ML e AI in modo efficiente, replicabile e scalabile, attraverso alte competenze in Big Data Engineering, Data Science e Generative AI.