Какие compliance-требования к ML с PII (GDPR, ФЗ-152)?

При работе с машинным обучением (ML), использующим персональные данные (PII), необходимо соблюдать требования законодательства, таких как GDPR в Европе и Федеральный закон №152-ФЗ в России.

Основные compliance-требования:

• Минимизация данных: использовать только необходимые для задачи данные, избегать избыточного сбора.

• Анонимизация и псевдонимизация: по возможности обезличивать данные, чтобы снизить риски утечки и нарушения конфиденциальности.

• Прозрачность и информирование: пользователи должны быть информированы о сборе и обработке их данных, а также иметь возможность дать согласие.

• Право на удаление и исправление: обеспечить возможность удаления или корректировки персональных данных по запросу субъекта.

• Безопасность данных: применять технические и организационные меры защиты данных от несанкционированного доступа, утечки и модификации.

• Оценка воздействия на защиту данных (DPIA): проводить анализ рисков обработки PII в ML-проектах.

• Документирование и аудит: вести учет обработки данных и быть готовым к проверкам.

• Обработка данных в рамках правовых оснований: например, на основании согласия пользователя или законных интересов.

В контексте adversarial ML важно учитывать, что модели не должны раскрывать PII через свои предсказания или внутренние параметры, поэтому применяют методы защиты, такие как дифференциальная приватность и регулярные аудиты моделей.

Соблюдение этих требований помогает обеспечить законность и этичность использования ML с персональными данными.