AI 语音转文本安全吗？

随着人工智能 (AI) 技术、语音识别和自然语言处理 (NLP) 的迅猛发展，组织已在语音数据方面取得了巨大进展。然而，与任何不断发展的技术一样，仍然存在许多问题。

用户有需要解答的问题。他们的数据是如何处理的？这些数据是否在未经他们同意或不知情的情况下被用于训练人工智能程序？他们能确保自己的敏感信息是安全的吗？

AssemblyAI等专注于人工智能语音转文本和语音理解的公司意识到了这些担忧和问题。那么，让我们来看看语音人工智能背后的安全问题以及如何解决这些问题。

人工智能安全问题

随着人工智能语音转文本越来越流行，潜在的安全问题也随之增加。最大的担忧集中在三个因素上：机密性、完整性和可用性。

从本质上讲，这意味着客户希望确保他们的数据只能由他们允许的人访问，数据用于其预期目的，并且当他们需要时可以访问。我们将在下一节中介绍这些主题。

当我们分解这些担忧时，也许最大的因素是如何保存和使用数据。音频文件和其他语音数据通常包含敏感或个人信息，例如社会安全号码、财务数据或专有数据。用户需要知道这些数据将保持安全，并且不会用作 AI 工具的训练数据的一部分。

需要考虑的安全措施

公司如何向用户保证其个人和专有信息的安全？正确的安全措施可以发挥重要作用。

首先，考虑您所在行业的标准安全框架。每个行业都有一套网络安全框架，提供一套标准和最佳实践，例如用于云计算的 CSA 云控制矩阵或用于管理支付信息的 PCI DSS。这些标准框架为安全性创造了一个良好的起点，但它们并不是灵丹妙药。标准框架提供行业标准控制，以帮助根据音频文件的预期使用方式确定要实施的控制的优先级。

多个公认框架中都存在的一个关键控制是加密。加密对于确保所有语音数据保持机密和受保护至关重要。加密可以采用几种不同的形式，例如端到端加密（数据在发送方加密，在接收方解密）和传输层安全性 (TLS)。组织应确保使用的加密协议算法是最新的，并且难以利用。

基于角色的访问控制可确保仅向授权人员授予访问权限，从而帮助保护敏感数据。启用基于角色的访问权限可将不需要数据用于工作的任何人拒之门外，从而降低数据被不当访问或滥用的风险。

确保正确实施基于角色的访问控制有助于组织限制窥探范围，并有效控制数据盗窃。结合日志记录和数据丢失防护 (DLP)，组织可以维护对其受托数据采取的操作的完整性和不可否认性。

最后，建议制定明确的数据保留和使用政策。人员仍然是任何安全计划的关键方面，政策有助于确保每个人都了解自己的基本角色和职责。客户应该知道他们的数据是如何存储、加密和使用的，这样他们才能了解并意识到他们在保护最终用户数据方面的共同责任。

宣传透明度有助于组织改善关系并全面了解使用服务相关的风险。最终，风险需要根据业务价值进行衡量，因此了解 AI 驱动的语音转文本服务如何使用音频以及如何保护音频对于将 AI 安全地集成到产品中至关重要。