PLBPLB

TEMATIKTEMATIK

Integrasi AI pada data masif memicu risiko privasi serius. Penelitian ini menganalisis solusi teknis seperti privasi diferensial untuk menyeimbangkan perlindungan data dengan kinerja sistem AI. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis isu-isu krusial terkait privasi dan keamanan data yang muncul akibat integrasi masif Kecerdasan Buatan (AI) di berbagai industri, serta mengevaluasi pendekatan teknis yang dapat menjaga kerahasiaan informasi pengguna tanpa mengorbankan kinerja sistem. Fokus utama penelitian ini adalah mengkaji efektivitas mekanisme perlindungan data seperti privasi diferensial, pembelajaran federasi, enkripsi homomorfik, dan komputasi multi-pihak yang aman dalam memitigasi risiko pelanggaran privasi dan akses ilegal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi literatur sistematis untuk mengevaluasi solusi privasi pada sistem kecerdasan buatan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik seperti federated learning dan enkripsi homomorfik efektif melindungi data pribadi dalam sistem AI. Namun, implementasinya menghadapi tantangan trade-off berupa penurunan kecepatan komputasi dan akurasi model. Rekomendasi desain berfokus pada keseimbangan antara keamanan dan performa guna mendukung regulasi AI yang aman serta terukur.Teknik perlindungan data seperti federated learning efektif menjaga privasi, namun berisiko menurunkan performa komputasi AI. Kesimpulannya, diperlukan keseimbangan antara keamanan dan efisiensi. Rekomendasinya, pengembang harus mengadopsi desain privacy-by-design dan pemerintah perlu menyusun regulasi teknis yang mendukung inovasi AI yang aman serta terukur bagi masyarakat.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi AI dalam pengelolaan data masif menghadirkan risiko privasi yang signifikan.Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan keseimbangan antara perlindungan data dan kinerja sistem AI.Penerapan teknik seperti federated learning dan enkripsi homomorfik terbukti efektif dalam melindungi data pribadi, namun implementasinya memerlukan pertimbangan trade-off terkait kecepatan komputasi dan akurasi model.Oleh karena itu, pengembang AI perlu mengadopsi pendekatan privacy-by-design dan pemerintah perlu mengembangkan regulasi teknis yang mendukung inovasi AI yang aman dan terukur.

Berdasarkan temuan penelitian, beberapa saran penelitian lanjutan dapat dipertimbangkan. Pertama, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengembangkan teknik privasi diferensial yang lebih efisien dan akurat, sehingga dapat mengurangi dampak negatif pada kinerja model AI. Kedua, eksplorasi lebih mendalam mengenai kombinasi berbagai teknik perlindungan data, seperti federated learning dan enkripsi homomorfik, dapat menghasilkan solusi yang lebih komprehensif dan optimal. Ketiga, penelitian tentang pengembangan kerangka kerja regulasi yang adaptif dan fleksibel, yang dapat mengakomodasi perkembangan teknologi AI yang pesat, sangat penting untuk memastikan inovasi AI yang bertanggung jawab dan beretika. Penelitian-penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mewujudkan ekosistem AI yang aman, terpercaya, dan bermanfaat bagi masyarakat luas, dengan tetap menghormati hak privasi individu dan menjaga keamanan data.

  1. Solusi AI Untuk Melindungi Privasi dan Keamanan Data Pengguna | TEMATIK. solusi ai melindungi privasi... doi.org/10.38204/tematik.v12i2.2794Solusi AI Untuk Melindungi Privasi dan Keamanan Data Pengguna TEMATIK solusi ai melindungi privasi doi 10 38204 tematik v12i2 2794
Read online
File size211.16 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

ads-block-test