Home / FAQs / perusahaan AI efek, keamanan dan operasi kontinyu
QUESTION & ANSWER

Apakah penggunaan AI oleh perusahaan mengungkapkan data internal?

Usaha memiliki risiko pemadaman data, over- otorisasi, log retensi dan ketiga-partai pengolahan menggunakan AI, tetapi mereka dapat dikendalikan melalui struktur dan sistem. Alih-alih mengosongsikan semua informasi langsung ke model publik, data harus dibongkar pertama. Adegan yang sensitif dapat disepelekan, hak akses, jaringan kepemilikan atau model privatisasi.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Penilaian keamanan tergantung pada rantai data lengkap browser, sistem operasi, bank vektor, jasa model untuk memantau monitor. privatisasi model tidak mewakili keamanan alami hak-hak yang mereka terapkan; penggunaan awan API tidak selalu merupakan pengungkapan.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Masukkan apakah atau tidak berisi informasi pribadi, rahasia bisnis atau data yang diaturModel dan daerah bank vektor, clauses dan kebijakan penyimpanan dataApakah pengguna, departemen, dokumen, dan permission pemanggilan alat dipisahkanLog, cadangan, ekspor, penghapusan, dan kemampuan respon insiden
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Menggambar aliran data AI dan masukan klasifikasi, pengetahuan, keluaran dan log.

02

Dependence Kunci Validasi

Pilih API publik dengan tingkat data, contoh eksklusif atau pengosongan pribadi.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Melakukan dissensitisasi, izin minimal, enkripsi, audit dan ultra vires testing.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Sistem ini dikonfirmasi sebelum online dan ditinjau secara berkala setelahnya.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Informasi publik dan data sensitif harus dipisahkan, dan kueri sensitif harus diidentifikasi dengan menggunakan antarmuka yang terkontrol dan meninggalkan audit. Contoh-contoh ini tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan temuan-temuan yang sebenarnya perlu divalidasi dalam hubungannya dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem, dan batas-batas kewajiban.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Konsistensi keselamatan alami dari pencairan private, mengabaikan hak aplikasi

Salin data produksi untuk menguji lingkungan dan jangan hapus untuk waktu yang lama

Tidak ada konfirmasi model pihak ketiga untuk menyimpan masukan atau untuk pelatihan

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Pemeriksaan keamanan dan pemeriksaan harus mencakup daftar data, data stream, istilah vendor, matriks daya, tes ultra- power, log-sensitif, key- deskripsi dan respon insiden.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi