AI modellərində məlumat məxfiliyi, həssas məlumatların sızmasının qarşısını almaq üçün təlim məlumatları ilə ictimai baza modelləri arasında strateji ayrılığı tələb edir. Müəssisələr məlumatların ictimai baza modellərini öyrətməməsini təmin etmək üçün özəl bulud instansiyalarından və ya VPC-lərdən istifadə etməlidirlər. Bu memarlıq sərhədlərini tətbiq etməklə şirkətlər müasir maşın öyrənməsi sistemlərinin imkanlarından istifadə edərkən öz mülkiyyət məlumatlarına sahiblik hüququnu qoruyurlar. Bu yanaşma daxili biznes prosesləri ilə daha geniş internetə çıxışı olan AI infrastrukturu arasında aydın bir maneə yaradır.
Müəssisələr niyə ictimai AI təlimindən qaçmalıdırlar?
Müəssisə həssas məlumatları ictimaiyyətə açıq bir modelə daxil etdikdə, bu məlumatlar çox vaxt paylaşılan bilik bazasının bir hissəsinə çevrilir. Bu, intellektual mülkiyyət, müştəri PII-si və ya daxili strategiya sənədləri ilə işləyən şirkətlər üçün dərhal risk yaradır. Əgər işçiləriniz daxili maliyyə proqnozlarını və ya mülkiyyət kodunu standart brauzer əsaslı interfeysə yapışdırırlarsa, bu daxil edilmiş məlumatlar xidmət təminatçısı tərəfindən onların çəkilərini yeniləmək üçün saxlanıla bilər. İctimai interfeyslərə etibar etmək, konkret məlumat nöqtələrinizi süzgəcdən keçirmək üçün üçüncü tərəfə güvənməyə məcbur edir ki, bu da təhlükəsizliyə önəm verən heç bir firmanın etməməli olduğu bir qumardır. Satıcı səviyyəsində məlumat seqreqasiyasına ümid etmək əvəzinə, məlumatlarınızı öz perimetriniz daxilində saxlamaqla onu infrastruktur səviyyəsində tətbiq etməlisiniz.
VPC-lərdən istifadə edərək məlumatlarınızı necə təcrid etmək olar
Virtual Private Cloud (VPC), bulud təminatçısının şəbəkəsi daxilində konfiqurasiyanı, təhlükəsizlik qruplarını və giriş nəzarətlərini idarə etdiyiniz xüsusi bir mühit təmin edir. AI modellərinizi VPC daxilində yerləşdirməklə, bütün trafikin hesabınız üçün daxili qalmasını təmin edirsiniz. Bu quraşdırma, daxil etdiyiniz məlumatların təminatçının mərkəzləşdirilmiş təlim hovuzlarına çatması üçün heç vaxt ictimai interneti keçməməsini təmin edir. Tipik bir hesabda bu, bulud konsolunuzu sorğuları özəl son nöqtə və ya xüsusi əlaqə vasitəsilə yönləndirmək üçün konfiqurasiya etməyi əhatə edir. Bu, komandanıza sorğuların məhdud şəbəkə zonanızdan kənara çıxmadan modelləri sorğulamağa imkan verir. Siz məlumatların ifşası öhdəliyi olmadan qabaqcıl AI-nin faydasını əldə edirsiniz.
Özəl bulud instansiyalarının faydaları nələrdir?
Özəl bulud instansiyaları, paylaşılan mühitlərin sadəcə təmin edə bilmədiyi bir aparat təcrid səviyyəsi təklif edir. Özəl instansiyanı rezerv etdikdə, digər müştərilərlə paylaşılmayan fiziki hesablama resurslarını icarəyə götürürsünüz. Bu, məlumat ayrılığının yoxlanıla bilən və ciddi olması lazım olan maliyyə və ya səhiyyə kimi yüksək tənzimlənən sahələr üçün vacibdir. Bu mühitlərdə, aparatınızda başqa heç bir prosesin işləmədiyini yoxlaya bilərsiniz ki, bu da çarpaz kirayəçi məlumatlarına giriş riskini aradan qaldırır. İnstansiyaya sahib olduqda, həm də giriş və monitorinq siyasətlərinə nəzarət edirsiniz, bu da sizə hansı modelə kimin və nə vaxt daxil olduğunu dəqiq görməyə imkan verir. Bu şəffaflıq uyğunluq hesabatları və daxili təhlükəsizlik auditləri üçün zəruridir.
AI infrastrukturunuzu qorumaq üçün yoxlama siyahısı
- İcazəsiz ictimai model girişini müəyyən etmək üçün şöbələr üzrə bütün cari AI alətlərinin istifadəsini yoxlayın.
- Məlumat trafikini özəl şəbəkəniz daxilində saxlamaq üçün model instansiyalarını VPC daxilində yerləşdirin.
- Model təlim proqramlarından imtina etmək üçün satıcı idarəetmə panellərinizdə məlumat paylaşma parametrlərini deaktiv edin.
- Model girişini işləri üçün buna ehtiyacı olan xüsusi komanda üzvləri ilə məhdudlaşdırmaq üçün IAM rollarını yaradın.
- Riski azaltmaq üçün hər hansı model interfeysinə məlumat göndərməzdən əvvəl məlumat maskalama qatlarını tətbiq edin.
Alien Road AI təhlükəsizlik prinsiplərini necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərə əsas məlumat aktivlərini qurban vermədən AI-ni inteqrasiya etməyə kömək etməyə diqqət yetiririk. Tipik bir işdə, həssas məlumatların harada emal edildiyini müəyyən etmək üçün müştərinin cari məlumat axınını xəritələndirməklə başlayırıq. Daha sonra müştəriyə iş axınlarını ictimai interfeyslərdən özəl, VPC dəstəkli model instansiyalarına keçirməyə kömək edirik. Məsələn, müştəri müştəri rəylərini təhlil etmək üçün LLM-dən istifadə edirsə, məlumatın model API-sinə çatmazdan əvvəl PII-ni çıxaran təcrid olunmuş şlüz vasitəsilə yönləndirilməsini təmin edirik. Bu, müştərinin daxili müştəri siyahısını tamamilə gizli saxlayarkən yüksək keyfiyyətli təhlilə imkan verir. Biz bu addımları sənədləşdiririk ki, müştəri öz daxili maraqlı tərəfləri üçün təhlükəsizlik vəziyyətinin qeydinə sahib olsun.
Yalnız satıcı parametrlərinə etibar edə bilərsinizmi?
Satıcı parametrləri çox vaxt ikinci dərəcəli müdafiə qatıdır, lakin onlar sizin yeganə müdafiəniz olmamalıdır. Bir çox təminatçı təlimin qarşısını almaq üçün keçid düymələri təklif edir, lakin bu parametrlər insan səhvinə və ya seçimlərinizi sıfırlaya biləcək platforma miqyaslı yeniləmələrə meyllidir. İnterfeys parametrinə etibar etmək, satıcının həmin xüsusi konfiqurasiyanı bütün arxa sistemlərində yerinə yetirəcəyinə güvəndiyiniz deməkdir. Daha etibarlı bir strategiya, sisteminizi elə qurmağı əhatə edir ki, məlumatlarınız heç vaxt təlimin baş verə biləcəyi bir yerə fiziki olaraq göndərilməsin. Özəl instansiyalardan istifadə etməklə, müdafiəni istifadəçi və ya yeniləmə tərəfindən təsadüfən deaktiv edilə bilən bir xüsusiyyət deyil, sistem memarlığına xas edirsiniz.
Model gigiyenasını qorumaq üçün əsas addımlar
- AI girişlərində hansı məlumatlara icazə verildiyini müəyyən etmək üçün aydın məlumat təsnifatı siyasətlərini müəyyən edin.
- API açarlarını mütəmadi olaraq dəyişdirin və onları skriptlərdə kodlaşdırmaq əvəzinə təhlükəsiz anbarda saxlayın.
- Xarici serverlərə gözlənilməz məlumat ötürülmələrini aşkar etmək üçün VPC-nizdən çıxan trafikə nəzarət edin.
- Məlumat hüquqlarınıza heç bir dəyişikliyin təsir etməməsini təmin etmək üçün AI satıcı müqavilələrinizin rüblük baxışlarını keçirin.
- Heyətinizi daxili biznes tapşırıqları üçün ictimai LLM-lərdən istifadə etməyin xüsusi riskləri barədə məlumatlandırın.
Model yeniləmələrini necə təhlükəsiz idarə etmək olar
AI modellərinizi yeniləmək zəruri bir tapşırıqdır, lakin düzgün idarə olunmadıqda ictimai məlumatların ifşası riskini yenidən ortaya qoyur. Modelin yeni versiyasını çəkərkən onun ictimai sandbox-a deyil, VPC-nizə yerləşdirildiyindən əmin olun. Model yeniləmələrinə proqram təminatı yamaları kimi yanaşmalı, onları istehsal sistemlərinizə tətbiq etməzdən əvvəl idarə olunan mühitdə sınaqdan keçirməlisiniz. Bu, yeni versiyanın məlumatlarınızı ifşa edə biləcək fərqli məlumat paylaşma standartlarına malik olmamasını təmin edir. Model çəkilərinin və yeniləmələrinin özəl anbarını saxlamaqla, avtomatik olaraq ictimai versiyaya yenilənən deyil, nəzarət etdiyiniz model versiyasını həmişə işlətdiyinizə əmin olursunuz.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Hansı şöbələrin gündəlik tapşırıqları üçün ictimai modellərdən istifadə etdiyini görmək üçün cari AI istifadənizi yoxlamaqla başlayın. Siyahınız olduqdan sonra, ən həssas məlumatları idarə edən ilk üç iş axınını müəyyən edin və onları özəl bulud instansiyasına keçirməyə üstünlük verin. Bu həftə, bu modellərin təhlükəsiz şəkildə yerləşə biləcəyi xüsusi bir VPC mühitini təmin etmək üçün İT şöbənizlə koordinasiya edin. Bu infrastrukturu indi qurmaq, gələcək məlumat sızmalarının qarşısını almaq və şirkətinizin AI-dən məsuliyyətlə istifadə etməsini təmin etmək üçün sadə bir yoldur. Aparat və şəbəkə mühitinə nəzarəti ələ alaraq, bütün təşkilatınız üçün bir standart müəyyən edir və ən dəyərli məlumat aktivlərinizi ictimai şəbəkəyə qarışmaqdan qoruyursunuz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması