Home / FAQs / impresa AI effetti, sicurezza e operazioni continue
QUESTION & ANSWER

L'uso di AI da parte delle aziende rivela i dati interni?

Le imprese hanno rischi di estrazione dei dati, sovraautorizzazione, conservazione dei registri e elaborazione di terze parti utilizzando AI, ma possono essere controllate attraverso strutture e sistemi. Invece di default sul caricamento di tutte le informazioni direttamente ai modelli pubblici, i dati dovrebbero essere disattesi prima.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

La valutazione della sicurezza dipende dalla catena di dati completa dei browser, dei sistemi operativi, delle banche vettoriali, dei servizi di modello per il monitoraggio dei log. La privatizzazione dei modelli non rappresenta la sicurezza naturale dei diritti a cui sono applicati; l'uso del cloud API non è necessariamente una divulgazione.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Immettere se contenere o meno informazioni personali, segreti aziendali o dati regolamentatiModelli e regioni bancarie vettoriali, clausole e politiche di conservazione dei datiSe le autorizzazioni di utente, dipartimento, documento e chiamata degli strumenti sono segregatiLog, backup, esportazione, cancellazione e risposta agli incidenti
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Disegna il flusso di dati AI e classifica gli input, le conoscenze, le uscite e i registri.

02

Validazione della dipendenza chiave

Seleziona API pubblici per livello di dati, esempi esclusivi o dispiegazioni private.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Esegue la dissensitizzazione, il minimo permesso, la crittografia, l'auditing e il test ultra vires.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

Il sistema viene confermato prima che sia online e rivisto periodicamente in seguito.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Le informazioni pubbliche e i dati sensibili devono essere separati e le domande sensibili devono essere identificate utilizzando interfacce controllate e lasciando l’audit. Gli esempi non rappresentano le prestazioni di un particolare cliente, e i risultati reali devono essere convalidati in combinazione con il proprio volume di affari, campione, sistema e limiti di responsabilità dell’impresa.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Considera la naturale sicurezza del deployment pilvato, ignorando i privilegi di applicazione

Copiare i dati di produzione per testare l'ambiente e non eliminare per lunghi periodi

Nessuna conferma del modello di terze parti per salvare l'ingresso o per la formazione

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

Il controllo di sicurezza e il controllo devono coprire le liste di dati, flussi di dati, termini del fornitore, matrici di potenza, test di ultra-potenza, log-sensibili, key-description e risposta incidente.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

Consulenti di progetto associati