Datenkryptografie bezeichnet die Praxis und das Studium von Techniken, die eine sichere Kommunikation in Anwesenheit Dritter ermöglichen. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) spielt die Datenkryptografie eine zentrale Rolle, um die Vertraulichkeit, Integrität und Authentizität von Daten zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig, da KI-Systeme oft auf großen Mengen von Daten trainiert werden, die sensibel oder kritisch sein können.
Die Datenkryptografie umfasst verschiedene Methoden, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Dazu gehören Techniken wie Verschlüsselung, Hashing und digitale Signaturen. Bei der Verschlüsselung werden Daten mithilfe von Algorithmen in einen unlesbaren Code umgewandelt, der nur mit einem passenden Schlüssel wieder entschlüsselt werden kann. Symmetrische Verschlüsselungsalgorithmen wie AES (Advanced Encryption Standard) verwenden denselben Schlüssel für die Verschlüsselung und Entschlüsselung, während asymmetrische Algorithmen wie RSA (Rivest-Shamir-Adleman) ein Schlüsselpaar verwenden – einen öffentlichen Schlüssel zum Verschlüsseln und einen privaten Schlüssel zum Entschlüsseln.
Hashing ist eine Technik, die Daten in eine feste Größe umwandelt, die als Fingerabdruck der ursprünglichen Daten dient. Vorteile von Hashing sind, dass die ursprünglichen Daten nicht wiederhergestellt werden können und dass Änderungen an den Daten sofort erkennbar sind. Beispiele hierfür sind Algorithmen wie SHA-256 (Secure Hash Algorithm 256).
Digitale Signaturen kombinieren Verschlüsselung und Hashing, um die Authentizität und Integrität von Daten zu gewährleisten. Sie werden häufig in KI-Anwendungen eingesetzt, um die Echtheit von Nachrichten oder Dokumenten zu bestätigen.
In der KI ist die Datenkryptografie von besonderer Bedeutung, da sie dazu beiträgt, die Privatsphäre von Nutzern zu schützen und die Sicherheit von maschinellen Lernmodellen zu gewährleisten. Techniken wie federated learning und homomorphe Verschlüsselung ermöglichen das Training von Modellen auf verschlüsselten Daten, wodurch die ursprünglichen Daten nie offengelegt werden.
Trotz der Komplexität der Datenkryptografie ist sie unerlässlich, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO zu gewährleisten.