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。
值得关注的数据安全实践考虑到所有这些，语音转文本数据安全的一些最佳实践是什么？ AssemblyAI 专注于人工智能语音识别，他们在查看语音转文本 API 时提出了一些关键建议。
首先要考虑的是语音或视频数据以及转录文件会发生什么。任何语音或视频文件在不再需要时都应删除，以确保它们不会受到攻击，而转录文件则应加密以保证其安全（您可以自行选择是否删除它们）。
此外，看看语音转文本 API 如何处理敏感数据。例如，AssemblyAI 可以识别和编辑转录中的敏感信息，以确保敏感信息不会无意中泄露。任何由人工智能驱动的语音转文本 API 都应包括数据处理政策和程序，以便您确切了解如何保护数据。
最后但同样重要的一点是：确保他们的安全文档保持最新。应定期审查安全态势并与知名的安全框架保持一致。这需要定期审查和审计，以及频繁测试以确保合规性。
安全性无疑是在考虑 AI 语音转文本工具时要考虑的最重要的因素之一。但是，了解要寻找的功能和标准可以帮助确保您使用的平台功能强大、安全且能谨慎处理您的数据。
