Intermedio
¿En qué se diferencia la seudonimización de la anonimización?
Usa anonimización o desidentificación cuando se hable de reducir o eliminar la identificabilidad; usa seudonimización cuando los datos personales aún puedan atribuirse mediante información adicional protegida.
¿Qué es la privacidad diferencial?
Usa anonimización de datos cuando se modifiquen datos para reducir la identificabilidad; usa privacidad diferencial cuando se limite la inferencia individual a partir de salidas mediante un marco de privacidad.
¿Los datos sintéticos aún pueden crear riesgos de privacidad?
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente diseñados para parecerse a determinados patrones, estructuras o propiedades estadísticas de datos reales.
¿Qué es la procedencia de los datos?
La procedencia de los datos es la historia registrada de los datos, incluida su fuente, creación, transformaciones, movimientos y cambios a lo largo del tiempo. En la gobernanza de IA, la procedencia ayuda a verificar el linaje de los conjuntos de datos, evaluar la fiabilidad, apoyar auditorías y entender cómo se produjo el contenido digital o las entradas del modelo.
¿Qué es la residencia de datos en IA?
La residencia y la soberanía de datos se refieren a dónde se almacenan, procesan y gobiernan los datos, y qué regímenes jurídicos se aplican. Para usos regulados de IA, estos conceptos afectan a la elección de regiones cloud, transferencias transfronterizas, controles contractuales y cumplimiento de requisitos sectoriales o nacionales.
¿Cómo se solapan el RGPD y el Reglamento de IA de la UE?
Usa el RGPD cuando el problema sea el tratamiento de datos personales; usa el Reglamento de IA de la UE cuando el problema sea la categoría de riesgo del sistema de IA, la seguridad, la transparencia, la gobernanza o las obligaciones de conformidad.
Avanzado
¿Qué es el riesgo de privacidad de los datos de entrenamiento?
Los datos de entrenamiento son el conjunto de datos utilizado para enseñar o ajustar un modelo de aprendizaje automático mediante la modificación de sus parámetros aprendibles. Su calidad, cantidad, diversidad, etiquetado y procedencia influyen fuertemente en el rendimiento, la fiabilidad y la postura de cumplimiento del modelo resultante.
¿Qué es el cifrado en la gobernanza de datos de IA?
El cifrado de datos es la transformación de datos legibles en una forma codificada que resulta ininteligible sin una clave autorizada o un proceso de descifrado. Se utiliza para proteger información sensible frente al acceso no autorizado durante el almacenamiento, la transmisión o el procesamiento.