AI4PRIVACY - CÔNG NGHỆ CỐT LÕI

🧠

1. Privacy-Preserving Machine Learning (PPML)

AI4Privacy sử dụng các kỹ thuật học máy bảo vệ quyền riêng tư (Privacy-Preserving Machine Learning), cho phép huấn luyện và phân tích mô hình mà không cần truy cập trực tiếp dữ liệu gốc.

Công nghệ này bao gồm:

• Federated Learning (Học liên kết) – mô hình được huấn luyện phân tán tại các tổ chức khác nhau, chỉ chia sẻ trọng số, không chia sẻ dữ liệu thực.
• Differential Privacy (Bảo mật vi sai)– thêm nhiễu thống kê để che giấu cá nhân trong quá trình huấn luyện hoặc truy vấn dữ liệu.
• Homomorphic Encryption / Secure Computation – cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, không cần giải mã.

🔐

2. Data Anonymization & Masking Engine

Là trái tim của hệ thống, giúp ẩn danh hóa hoặc giả mạo dữ liệu nhạy cảm (PII) theo quy tắc có thể cấu hình:

• Dynamic Masking Engine:che khuất dữ liệu theo vai trò, IP, thời gian truy cập.
• Tokenization: chuyển thông tin nhạy cảm (số CMND, tài khoản, điện thoại…) thành token có thể hoàn nguyên trong môi trường bảo mật.
• Pseudonymization: thay thế thông tin nhận dạng cá nhân bằng mã đại diện nhưng vẫn duy trì tính liên kết thống kê.
Các rule được lưu trữ trong Policy Engine và có thể quản lý tập trung qua dashboard.

🧩

3. Synthetic Data Generator

AI4Privacy có module sinh dữ liệugiả lập (synthetic data) sử dụng mô hình thống kê và AI (GAN, VAE, Tabular Diffusion) để tạo ra:

• Dữ liệu có cấu trúc và phân phối tương đương dữ liệu thật, phục vụ cho huấn luyện, thử nghiệm, sandbox.
• Tokenization: chuyển thông tin nhạy cảm (số CMND, tài khoản, điện thoại…) thành token có thể hoàn nguyên trong môi trường bảo mật.
• Dữ liệu phi rủi ro về bảo mật, vì không chứa thông tin cá nhân gốc.
Điều này đặc biệt quan trọng cho các tổ chức như tài chính, ngân hàng, fintech, cơ quan quản lý nhà nước trong quá trình quản lý, sử dụng và khai thác dữ liệu - nơi dữ liệu thật không thể chia sẻ ra ngoài.

🧰

4. AI4Privacy Framework (p5y Framework)

Là nền tảng phần mềm được viết bằng Python (kèm SDK), kết hợp:

• Annotation Tool: gắn nhãn dữ liệu nhạy cảm.
• ML Pipeline: phát hiện, phân loại và xử lý dữ liệu PII tự động.
• Audit Layer: ghi nhận mọi hành động, bảo vệ log bất biến (WORM).
• Integration API / SDK: dễ dàng tích hợp vào các hệ thống sẵn có (Oracle, PostgreSQL, Hadoop, Spark, REST API, v.v.).
Framework này hỗ trợ triển khai on-premise hoặc hybrid cloud, phù hợp cho các tổ chức nhà nước, ngân hàng, trung tâm dữ liệu tín dụng, doanh nghiệp…

📊

5. Privacy Information Management System (PIMS)

Hệ thống quản trị vòng đời dữ liệu cá nhân (Data Lifecycle Management) theo chuẩn ISO/IEC 27701, bao gồm:

• Inventory dữ liệu cá nhân, gắn nhãn theo mục đích xử lý.
• Quản lý consent, retention time, DSAR (quyền chủ thể dữ liệu).
• Tự động tạo báo cáo tuân thủ (GDPR, Nghị định 13/2023/NĐ-CP).
• Kết nối với SOC/SIEM để giám sát rò rỉ (Data Loss Prevention).

⚙️

6.Kiến trúc bảo mật lõi tinh vi (Core Security Architecture)

AI4Privacy sử dụng:

• KMS / HSM (Key Management System / Hardware Security Module) để quản lý khóa mã hóa và token vault.
• Encryption at Rest & in Transit (AES-256 / TLS 1.3).
• Role-based Access Control (RBAC) & Attribute-based Access Control (ABAC).
• Zero-Trust Architecture – mọi yêu cầu truy cập đều được xác thực đa lớp (IAM + MFA + IP + thời gian + loại dữ liệu).

🌍

7. Nền tảng mở & Khả năng bản địa hóa (Localization)

• Hỗ trợ ngôn ngữ tiếng Việt, PII taxonomy Việt Nam thông tin cá nhân, chuẩn dữ liệu cho nhiều lĩnh vực tài chính/ tín dụng / ngân hàng, bảo hiểm, Y tế …
• Có thể huấn luyện lại mô hình nhận diện PII (NER) cho ngữ cảnh Việt Nam.
• Hỗ trợ mở rộng sang các nước trong khu vực (theo chuẩn APEC CBPR).

GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI4PRIVACY

🏦

1. Lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng – Tín dụng (CIC, ngân hàng thương mại)

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ dữ liệu khách hàng trong hệ thống tín dụng, chấm điểm rủi ro và phòng chống gian lận. Cho phép ngân hàng huấn luyện AI chấm điểm tín dụng mà không lộ thông tin cá nhân.
• 💡 Ứng dụng cụ thể:
  • Tại CIC: triển khai Anonymization Engine và Synthetic Data Generator để chia sẻ dữ liệu tín dụng đã ẩn danh cho các ngân hàng.
  • Tại ngân hàng thương mại: sử dụng PPML để huấn luyện mô hình chấm điểm tín dụng mà không truy cập dữ liệu gốc.
  • Phát hiện gian lận (Fraud Detection): dùng AI4Privacy để nhận dạng hành vi bất thường.
• 🧩 Giá trị: Tuân thủ Nghị định 13 & ISO 27701 • Giảm 90% rủi ro rò rỉ dữ liệu • Tăng khả năng chia sẻ dữ liệu liên ngân hàng

🏥

2. Lĩnh vực Y tế & Hồ sơ sức khỏe điện tử

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ hồ sơ bệnh án, dữ liệu xét nghiệm, lịch sử điều trị khi chia sẻ giữa bệnh viện, bảo hiểm và nghiên cứu y học.
• 💡 Ứng dụng cụ thể:
  • Ẩn danh dữ liệu y tế (Medical De-identification): xóa hoặc mã hóa thông tin định danh bệnh nhân trước khi chia sẻ.
  • Tạo dữ liệu tổng hợp y khoa (Synthetic Health Records): phục vụ AI chẩn đoán, thử nghiệm thuốc mà không cần hồ sơ thật.
  • Tuân thủ HIPAA & GDPR tương đương, hỗ trợ Bộ Y tế triển khai lưu trữ y tế an toàn.
• 🧩 Giá trị: Cho phép nghiên cứu AI y tế mà không tiết lộ danh tính bệnh nhân • Dễ dàng chia sẻ dữ liệu liên viện • Giảm rủi ro rò rỉ

🏛️

3. Lĩnh vực Chính phủ điện tử & Hành chính công

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ dữ liệu công dân khi triển khai định danh số và dịch vụ công.
• 💡 Ứng dụng cụ thể: PIMS quản lý vòng đời dữ liệu công dân, AI4Privacy Gateway ẩn danh khi chia sẻ API, Audit Logs & Compliance Dashboard giám sát truy cập dữ liệu.
• 🧩 Giá trị: Tăng niềm tin công dân • Giảm vi phạm dữ liệu cá nhân • Nâng chuẩn hệ thống tương thích quốc tế

💳

4. Thương mại điện tử & Fintech

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ dữ liệu người dùng trong giao dịch tài chính trực tuyến.
• 💡 Ứng dụng cụ thể: Tokenization thay thế thông tin thẻ, AI4Privacy Analytics phân tích rủi ro giao dịch, Synthetic Customer Dataset huấn luyện hệ thống gợi ý sản phẩm mà không xâm phạm PII.
• 🧩 Giá trị: Giảm rò rỉ dữ liệu thanh toán • Cá nhân hóa an toàn • Nâng độ tin cậy thương mại điện tử

🏫

5. Giáo dục & Dữ liệu học tập

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ thông tin học sinh, sinh viên, hồ sơ điểm và hành vi học trực tuyến.
• 💡 Ứng dụng cụ thể: AI4Privacy Data Masking ẩn danh tên và mã số sinh viên, Synthetic Dataset tạo bộ dữ liệu mô phỏng phục vụ nghiên cứu AI giáo dục.
• 🧩 Giá trị: An toàn thông tin học sinh • Phát triển AI giáo dục quốc gia • Tạo sandbox thử nghiệm cho startup edtech

⚙️

6. Năng lượng, Giao thông & Smart City

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hệ thống camera, cảm biến, IoT.
• 💡 Ứng dụng cụ thể: Edge Privacy AI xử lý ẩn danh tại thiết bị, Anonymized Mobility Data cho quy hoạch giao thông.
• 🧩 Giá trị: Bảo mật dữ liệu đô thị • Cải thiện dịch vụ công bằng AI tổng hợp • Nâng uy tín Việt Nam trong Smart City ASEAN

⚖️

7. Lĩnh vực Bảo hiểm

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ dữ liệu khách hàng, hồ sơ y tế và lịch sử bồi thường.
• 💡 Ứng dụng cụ thể:
  • Ẩn danh hồ sơ yêu cầu bồi thường (Claim Anonymization)
  • Tạo dữ liệu giả lập (Synthetic Insurance Data)
  • Risk Scoring & Fraud Detection Pipeline
  • PIMS cho doanh nghiệp bảo hiểm (ISO/IEC 27701)
• 💎 Giá trị: Dữ liệu mã hóa, phát hiện gian lận sớm, tuân thủ Nghị định 13, tăng niềm tin khách hàng.

⚡️

8. Điện lực & Năng lượng (EVN, Smart Grid)

• 🎯 Mục tiêu: Bảo vệ dữ liệu người tiêu dùng điện (hóa đơn, địa chỉ, thói quen).
• 💡 Ứng dụng cụ thể:
  • Ẩn danh dữ liệu đo đếm điện năng (Smart Meter Masking)
  • Synthetic Consumption Data cho dự báo phụ tải
  • Federated AI cho lưới điện thông minh
  • Edge Processing tại trạm biến áp
• 💎 Giá trị: Dữ liệu an toàn, tối ưu vận hành lưới điện, tuân thủ ISO 27001 & 27701, hỗ trợ chuyển đổi số EVN.