Quais são as políticas de controle de acesso a dados mais eficazes para aprendizado de máquina na gestão de contratos?

1 Definir funções e permissões de dados

Uma das primeiras etapas para implementar políticas de controle de acesso a dados para ML é definir as funções e permissões de diferentes usuários e grupos que interagem com os dados. Por exemplo, você pode ter proprietários de dados, administradores de dados, analistas de dados, cientistas de dados e consumidores de dados. Cada função deve ter uma descrição clara de suas responsabilidades, direitos e obrigações em relação aos dados. Você também deve estabelecer uma estrutura de governança de dados que defina as regras e os padrões de qualidade, segurança, privacidade e ética dos dados.

2 Criptografar e anonimizar dados

Outra política importante para o controle de acesso a dados é criptografar e anonimizar os dados que são usados para ML. A criptografia é o processo de transformar dados em um código que só pode ser decifrado por partes autorizadas com uma chave. Anonimização é o processo de remover ou mascarar qualquer informação identificativa ou sensível dos dados, como nomes, endereços ou números de segurança social. Tanto a criptografia quanto a anonimização podem ajudar a proteger os dados contra acesso não autorizado, vazamento ou uso indevido.

3 Use técnicas diferenciais de privacidade

A privacidade diferencial é uma técnica que adiciona ruído ou aleatoriedade aos dados ou ao modelo de ML para preservar a privacidade de pontos de dados individuais. Por exemplo, se você quiser usar o ML para analisar o desempenho de diferentes contratos, poderá usar a privacidade diferencial para evitar revelar os detalhes de qualquer contrato ou parte específica. A privacidade diferencial também pode ajudar a evitar ataques que tentam inferir informações confidenciais das saídas ou consultas do modelo de ML.

4 Implementar auditoria e registro de dados

A auditoria e o registro em log de dados são políticas que rastreiam e registram as atividades e transações de dados para ML. Por exemplo, você pode usar a auditoria e o log de dados para monitorar quem acessou, modificou ou compartilhou os dados, quando e por que eles fizeram isso e qual impacto eles tiveram na qualidade ou integridade dos dados. A auditoria e o registro em log de dados podem ajudar a garantir a responsabilidade, a transparência e a conformidade com o ML. Eles também podem ajudar a detectar e prevenir violações de dados, erros ou anomalias.

5 Adotar princípios e padrões éticos

Princípios e padrões éticos são políticas que orientam o projeto, o desenvolvimento e a implantação de ML para gerenciamento de contratos. Por exemplo, você pode adotar princípios e padrões éticos que promovam justiça, responsabilidade, transparência e dignidade humana para o ML. Você também pode seguir as práticas recomendadas, regulamentos e códigos de conduta do setor que abordam as implicações éticas do ML para o gerenciamento de contratos. Princípios e padrões éticos podem ajudar a garantir que seus modelos e dados de ML estejam alinhados com seus valores, metas e partes interessadas.

6 Treinar e educar usuários de dados

Treinamento e educação são políticas que visam aumentar a conscientização, o conhecimento e as habilidades dos usuários de dados que trabalham com ML para gerenciamento de contratos. Por exemplo, você pode treinar e educar seus usuários de dados sobre como usar as ferramentas e plataformas de ML, como interpretar e comunicar os resultados de ML e como manipular e proteger os dados. Você também pode educar seus usuários de dados sobre as políticas de controle de acesso a dados, as funções e permissões de dados e os princípios e padrões éticos para ML.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?