Federacinis mokymasis

Privatumo svarba fiskaliniame DI sistemose

Kodėl privatumas yra kritinis veiksnys, kai kuriamos dirbtinio intelekto sistemos valstybės fiskalinėms tarnyboms. Taisyklės ir principai Lietuvoje.

8 min skaitymo Pradedantysis lygis Liepa 2026

Keletas žmonių aptaria privatumo reikalavimus prie stalo su diagrama

Kodėl tai svarbu dabar

Dirbtinis intelektas kinta greitai. Finansų valdžios institucijos Lietuvoje pradėjo naudoti DI sistemos, kad analizuotų duomenis ir priimtų sprendimus. Bet čia yra problema – žmonės nori žinoti, kad jų duomenys saugūs.

Federacinis mokymasis atneša naują galimybę. Vietoj to, kad visos duomenys būtų siunčiami į vieną vietą, algoritmai gali mokytis iš duomenų, kurie lieka tiesiogiai valstybės įstaigose. Tai reiškia – nėra centralizuoto duomenų šaltinio, nėra vieno taško, kuriame viskas gali nutikti.

Svarbiausias punktas

Federacinis mokymasis leidžia dirbtiniam intelektui mokytis iš jūsų duomenų, bet tie duomenys niekada nepalieka jūsų institucijos. Tai yra principinis pokytis lyginant su tradiciniais metodais.

Kaip privatumas veikia fiskalinę sistemą

Fiskalinės sistemos turi daug jautrių duomenų. Mokesčiai, pajamos, verslo registrai – viskas čia yra. Šie duomenys yra labai svarbūs, bet jie taip pat yra labai privati informacija.

Kai kuriate DI sistemą šiems duomenims analizuoti, turite būti atsargūs. Negalite tiesiog pasiimti visus duomenis ir juos pasiųsti kažkur kitur. Reglamentai to neleidžia. Tiesą sakant, GDPR ir kitos Lietuvoje galiojančios taisyklės tai griežtai draudžia.

Čia ir prasideda federacinis mokymasis. Jis leidžia kurti DI modelius naudojant duomenis, kurie lieka saugiai jūsų valdoje. Nereikia duomenų perkėlimo, nereikia centralizuoto saugyklos, nereikia papildomo rizikos.

Kompiuterinis saugumas ir privatūs duomenys

Svarbi pastaba apie mokymosi rezultatus

Kiekvieno žmogaus ir organizacijos mokymosi rezultatai skiriasi. Šios informacijos tikslas – paaiškinti koncepciją ir principus, o ne garantuoti konkrečius rezultatus jūsų įstaigoje. Realus taikymas priklauso nuo jūsų specifinės situacijos, duomenų kokybės ir jūsų sistemos diegimo.

Duomenų šifravimas ir saugumo protokolai

Techniniai privatumo mechanizmai

Federacinis mokymasis nenaudoja vienokio privatumo mechanizmo. Iš tikrųjų, jis naudoja kelias technologijas kartu.

Lokalus modelio treniravimas

Kiekviena institucija trenira savo DI modelį naudodama tik savus duomenis. Modelis mokosi iš duomenų, bet duomenys niekada nėra eksportuoti.

Modelio atnaujinimai, o ne duomenys

Vietoj duomenų siuntimo, siuntimo tik modelio parametrai. Tai yra matematinės reikšmės, o ne faktiniai duomenys apie žmones ar verslus.

Privačios agregatyvybės technika

Modelio atnaujinimai gali būti dar labiau apsaugoti naudojant diferencinę privačią ir kitas kriptografiniu metodus.

Šis metodas yra daug saugesnis nei tradicinis centralizuotas DI. Nėra vieno taško, kuriame visi duomenys susirinkti. Nėra vieningo failų serverio, kuriame viskas gali būti sukompromituota.

Teisiniai aspektai Lietuvoje

Lietuvoje galioja GDPR, tai yra Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas. Jis reiškia, kad jūs negalite tiesiog daryti ką norite su žmonių duomenimis. Yra taisyklės, ir jūs turite jas laikytis.

Federacinis mokymasis padeda laikytis šių taisyklių. Nuo to momento, kai duomenys lieka jūsų sistemoje, jūs negreit turite didelę problemą. GDPR reikalauja, kad duomenys būtų saugūs. Federacinis mokymasis tai padarydina paprastesnį.

Be to, yra ir kitos nuostatų apie valstybės duomenis. Lietuvos Respublikos duomenų apsaugos įstatymas ir Informacijos saugos normos taip pat svarbios. Visos jos remia tą pačią idėją – duomenys turi būti apsaugoti.

Valdžios biuras ir GDPR reglamentų dokumentai

Dėl ko reikia galvoti

Privatumas nėra tik žodis. Jis yra tikra problema, kurią reikia spręsti. Kai kuriate DI sistemos valstybės fiskalinėms tarnyboms, jūs dirbate su labai jautriais duomenimis.

Federacinis mokymasis yra vienas iš būdų, kaip to išvengti. Jis nėra vienintelis, bet jis yra labai geras. Jis leidžia jums turėti mažiau rizikos, labiau laikytis įstatymų ir tiksliau naudoti DI.

Svarbiausia yra mąstyti apie privatumą nuo pradžios. Ne tada, kai jau yra problema. Nuo pat pradžios, kai jūs pradedate projektuoti savo sistemą. Šitaip jūs sukursite kažką, kuriame žmonės ir valstybė gali pasitikėti.

Sužinoti daugiau apie federacinį mokymąsi