LLM təhlükəsizliyi və məxfilik riskləri, generativ AI-ni gündəlik iş axınlarına inteqrasiya edən hər bir marketinq komandası üçün əsas çağırışdır. Həssas müştəri məlumatlarını və ya daxili strategiya sənədlərini bir modelə daxil etdikdə, məlumat sızması üçün potensial bir vektor yaradırsınız. Bu sahədə təhlükəsizlik, prompt injection-ın model davranışını necə manipulyasiya edə biləcəyini və mülkiyyət məlumatlarının ictimai model çıxışlarında necə görünə biləcəyini müəyyən etməyi əhatə edir. Bu riskləri başa düşərək, komandanız AI alətlərindən effektiv istifadə edərkən rəqəmsal aktivlərinizə nəzarəti saxlaya bilər.
Əsas LLM təhlükəsizliyi və məxfilik riskləri hansılardır?
Marketinq şöbələri üçün ən aktual problemlər ictimai model interfeysləri ilə şəxsi şirkət məlumatlarının kəsişməsini əhatə edir. Prompt injection, xarici bir aktyorun AI-ni təhlükəsizlik təlimatlarına məhəl qoymamağa və icazəsiz tapşırıqları yerinə yetirməyə məcbur etmək üçün hazırlanmış girişlər təqdim etdiyi bir texnikadır. Marketinq çatbotunuz və ya avtomatlaşdırma skriptiniz zəifdirsə, bu, daxili brend səsi təlimatlarınızın, qiymət strategiyalarınızın və ya hətta müştəri qarşılıqlı əlaqə qeydlərinizin ifşasına səbəb ola bilər. LLM ilə hər bir qarşılıqlı əlaqəni potensial məlumat çıxışı nöqtəsi kimi qəbul etməlisiniz.
Məlumat sızması, həssas məlumatların gələcək versiyalarını öyrətmək üçün bu məlumatlardan istifadə edən bir modelə təsadüfən yükləndikdə baş verir. Məsələn, komandanız potensial müştəri əlaqə məlumatlarını ehtiva edən bir CSV faylını ictimai veb-əsaslı AI alətinə yükləyərsə, bu məlumat modelin qlobal bilik bazasının bir hissəsi ola bilər. Bu, mülkiyyət məlumatlarınızın digər istifadəçilərin cavablarında üzə çıxa biləcəyi bir ssenari yaradır. Model çıxışları vasitəsilə mülkiyyət məlumatlarına icazəsiz giriş son böyük riskdir və çox vaxt bir model şirkətin daxili sənədləri üzərində öyrədildikdə və nəticədə çat sessiyasında məxfi məlumatları aşkar etdikdə baş verir.
Cari AI iş axınınızdakı riskləri necə müəyyən etmək olar
Təhlükəsiz bir iş axını qurmaq, komandanızın hazırda böyük dil modelləri ilə necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu yoxlamaqla başlayır. Bir çox komanda populyar AI alətlərinin brauzer əsaslı versiyalarından istifadə edir ki, bu da xüsusi hesab parametrlərini dəyişmədiyiniz təqdirdə məlumatlarınız üzərində öyrənməyə meyllidir. Komandanızın istifadə etdiyi hər bir AI platformasının parametrlər panelini yoxlamalı və məlumatların saxlanması və model təlimi seçimlərinin deaktiv edildiyindən əmin olmalısınız. Tipik bir hesabda bu, çox vaxt istifadəçi profili menyusundakı ‘Məlumat Nəzarəti’ və ya ‘Məxfilik’ nişanı altında tapılır.
Proseslərinizi nəzərdən keçirərkən, müştəri tərəfindən müəyyən edilə bilən məlumatların bir prompt-a kopyalanıb yapışdırıldığı halları axtarın. Bu, riski əhəmiyyətli dərəcədə artıran ümumi bir nümunədir. İş axınınız müştəri rəyinin təhlilini tələb edirsə, adlar, e-poçt ünvanları və fiziki ünvanlar kimi bütün şəxsi identifikatorların məlumatlar modelə təqdim edilməzdən əvvəl təmizləndiyinə əmin olun. Bu əl ilə təmizləmə prosesi CRM-iniz ilə AI emal qatı arasında lazımi bir bufer rolunu oynayır.
Prompt injection-ın qarşısını almaq üçün hansı addımları ata bilərsiniz?
Prompt injection-ın qarşısını almaq, tətbiqlərinizin istifadəçi tərəfindən yaradılan məzmunu necə idarə etməsinə dair möhkəm bir yanaşma tələb edir. Xüsusi bir AI tətbiqi tətbiq edirsinizsə, heç vaxt birbaşa son istifadəçidən gələn girişlərə etibar etməməlisiniz. Bunun əvəzinə, sistem təlimatlarını istifadəçi girişlərindən aydın şəkildə ayıran strukturlaşdırılmış bir prompt şablonundan istifadə edin. Bu, modelin əməliyyat qaydalarınızı istifadəçinin xüsusi sorğusu ilə qarışdırmasının qarşısını alır.
- Modelin davranış sərhədlərini açıq şəkildə müəyyən edən sistem səviyyəli təlimatlardan istifadə edin.
- Modelə çatmazdan əvvəl zərərli sətirləri və ya ümumi injection nümunələrini yoxlamaq üçün giriş təsdiqini tətbiq edin.
- AI alətləriniz üçün istifadə olunan API açarlarının giriş hüquqlarını tapşırıq üçün tələb olunan minimum səviyyə ilə məhdudlaşdırın.
- Sistem parametrlərini ləğv etməyə çalışan qeyri-adi sorğular üçün tətbiq qeydlərinizi izləyin.
- Model zəiflikləri ilə bağlı yeni tapıntıları əks etdirmək üçün prompt mühəndisliyi təlimatlarınızı mütəmadi olaraq yeniləyin.
Alien Road təhlükəsiz AI təcrübələrini necə tətbiq edir
Alien Road, LLM inteqrasiyasını hər bir müştəri layihəsi üçün məlumat izolyasiyasına üstünlük verərək idarə edir. Biz heç bir həssas müştəri məlumatının ictimaiyyətə açıq təlim mühitlərinə yüklənmədiyi ciddi bir protokola əməl edirik. Məsələn, tipik bir əməkdaşlıqda, müştərilərimizin məlumatlarının əsas modelləri öyrətmək üçün istifadə edilməməsini təmin edən, müəssisə səviyyəli məxfilik zəmanətləri ilə gələn API əsaslı interfeyslərdən istifadə edirik. Bir müştəridən gələn məlumatların digəri ilə heç vaxt kəsişməməsini təmin etmək üçün hər layihə üçün xüsusi iş sahələri yaradırıq.
Daxili prosesimiz, avtomatlaşdırılmış boru kəmərlərində istifadə edilməzdən əvvəl bütün prompt-ların çox mərhələli nəzərdən keçirilməsini əhatə edir. Biz tətbiq etdiyimiz hər bir AI əsaslı xidmətdə risk qiymətləndirməsi aparırıq, giriş və çıxış mərhələlərində potensial məlumat sızmasını yoxlayırıq. Mümkün olduqda yerli və ya şəxsi mühit hostinqinə diqqət yetirərək, məlumatların necə işləndiyinə dair tam görünürlüğü saxlayırıq. Bu yanaşma, müştəri təhlükəsizliyini və məxfiliyini işimizin mərkəzində saxlayaraq yüksək performanslı AI çıxışları təqdim etməyimizə imkan verir.
Mülkiyyət məlumatlarına girişi necə idarə etmək olar
Mülkiyyət məlumatlarınızı qorumaq, modelə təqdim olunan kontekstə nəzarət etməyinizi tələb edir. Ümumi bir nümunə, bir modeli şəxsi məlumatlarınız üzərində incə tənzimləmək əvəzinə Retrieval-Augmented Generation (RAG) istifadə etməkdir. RAG, məlumatlarınızı təhlükəsiz, şəxsi bir verilənlər bazasında saxlamağa və modelə yalnız müəyyən bir tapşırıq üçün tələb olunan müvafiq fraqmentləri təqdim etməyə imkan verir. Bu üsul, məlumatlar yalnız xüsusi sorğunun müddəti üçün istifadə edildiyindən, modelin məxfi məlumatlarınızı ‘öyrənməməsini’ təmin edir.
Şirkət daxilində AI alətlərinizə kimin girişi olduğunu da nəzərə almalısınız. AI girişinizi CRM və ya e-poçt marketinq platformanız kimi digər həssas proqramlar kimi idarə edin. Yalnız səlahiyyətli personalın mülkiyyət məlumatlarına əsaslanan məzmun yarada biləcəyinə əmin olun. Komanda əsaslı bir abunəlikdən istifadə edirsinizsə, fərqli şöbələrə keçən və ya təşkilatı tərk edən işçilərin girişini ləğv etmək üçün üzv siyahısını hər ay yoxlayın.
İctimai və ya şəxsi AI modellərindən istifadə etməlisinizmi?
İctimai və şəxsi modellər arasındakı seçim, emal etdiyiniz məlumatların həssaslığından asılıdır. İctimai modellərə daxil olmaq çox vaxt daha asandır və ümumi tapşırıqlar üçün daha yüksək performans səviyyələrinə malikdir. Bununla birlikdə, müəssisə səviyyəli nəzarətləriniz aktiv deyilsə, daha yüksək məxfilik riskləri daşıyırlar. Öz bulud infrastrukturunuzda yerləşdirilə bilən şəxsi modellər, məlumat həyat dövrünə tam nəzarət etdiyiniz üçün ən yüksək təhlükəsizlik səviyyəsini təklif edir.
- AI istifadə edərək emal etməyi planlaşdırdığınız məlumatların həssaslıq səviyyəsini təhlil edin.
- İctimai model satıcılarının məxfilik siyasətlərini daxili məlumat təhlükəsizliyi tələblərinizlə müqayisə edin.
- Şəxsi bir model yerləşdirməyin xərclərini müəssisə səviyyəli ictimai alətlər üçün abunə xərcləri ilə müqayisə edin.
- Gələcək auditlər və uyğunluq baxışları üçün qərar qəbul etmə prosesinizi sənədləşdirin.
- Texnologiya mənzərəsi dəyişdikcə təhlükəsizlik seçimlərinizi altı aydan bir nəzərdən keçirin.
AI əsaslı bir mühitdə uyğunluğu qorumaq
Məlumat məxfiliyi qanunlarına uyğunluq, qabaqcıl AI alətlərindən istifadə edərkən belə məcburi olaraq qalır. Marketinq fəaliyyətləriniz ciddi məxfilik qaydaları olan bölgələrdəki sakinlərin məlumatlarını əhatə edirsə, AI istifadənizin bu qanunlarla uyğun olduğundan əmin olmalısınız. Bu, məlumatlarınızın harada saxlandığını və ona daxil olmaq hüququnun kimdə olduğunu bilməli olduğunuz deməkdir. Bir AI layihəsi qurarkən, uyğunluq baxışı zamanı təhlükəsizlik tədbirlərinizi izah edə biləcəyinizə əmin olmaq üçün məlumat axınını mənbədən çıxışa qədər sənədləşdirin.
Mütəmadi auditlər zaman keçdikcə təhlükəsizliyi qorumaq üçün vacibdir. Tipik bir hesabda, AI istifadə qeydlərinizin nəzərdən keçirilməsini hər rübdə ən azı bir dəfə planlaşdırmalısınız. Gözlənilməz məlumat nümunələri və ya sorğu həcmində qeyri-adi artımlar üçün yoxlayın, çünki bunlar icazəsiz girişin və ya səmərəsiz prompt istifadəsinin erkən göstəriciləri ola bilər. Bu auditlərin qeydini saxlamaq, həm daxili idarəetmə, həm də potensial xarici maraqlı tərəflər üçün təhlükəsizlik səylərinizin aydın bir izini təmin edir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Bu həftə komandanız tərəfindən hazırda istifadə olunan bütün AI alətlərinin qısa bir inventarını aparmaqla başlayın. Hər bir alət üçün, məlumatlarınız üzərində təlimin söndürüldüyünə əmin olmaq üçün məxfilik parametrlərini yoxlayın. Sonra, hansı məlumatların ictimai, daxili və ya məxfi hesab edildiyinə dair aydın təlimatlar müəyyən etmək üçün komandanızla bir görüş keçirin və hər kəsin məxfi məlumatların heç vaxt ictimai bir AI interfeysində paylaşılmamalı olduğunu bildiyinə əmin olun. Bu kiçik, praktik addımları ataraq, biznesinizi lazımsız risklərə məruz qoymadan komandanızın AI-dən effektiv istifadə etməsinə imkan verən bir təhlükəsizlik təməli qurursunuz.
Oxumağa davam edin: AI Optimizasiyası · AI Optimizasiyası