Home / FAQs / 企業 AI の効果、保証および連続的な操作
QUESTION & ANSWER

企業によるAIの使用は内部データを公開していますか?

企業は、AIを使用してデータアウト率、過承認、ログ保持、およびサードパーティ処理のリスクを持っていますが、それらは構造とシステムを介して制御することができます。 公共モデルに直接すべての情報をアップロードする代わりに、データは最初に解散する必要があります。 敏感なシーンは、感度、アクセス権、独占的なネットワーク、またはプリバタイゼーションモデルを低下させることができます。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

セキュリティ評価は、ブラウザ、オペレーティングシステム、ベクターバンク、モデルサービスの完全データチェーンに依存しています。モデルの繁殖は、適用される権利の自然保障を表すものではありません。クラウドAPIの使用は必ずしも開示ではありません。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

個人情報、ビジネス秘密、規制データを含むかどうかを入力してくださいモデルとベクターバンク領域、句とデータ保持ポリシーユーザ、部署、文書、ツールの呼び出し権限が分離されているかどうかログ、バックアップ、エクスポート、削除、およびインシデント対応機能
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

AIのデータストリームを描画し、入力、知識、出力、ログを分類します。

02

検証キー依存

パブリックAPIsをデータレベル、排他的な例、またはプライベート展開で選択します。

03

評価可能な結果の開発

感度、最小限の許可、暗号化、監査、超高精細テストを実行します。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

オンラインでの審査や、定期的に審査を行う前に、システムが確認されます。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

公的な情報と機密データは分離され、機密のクエリは、管理されたインタフェースを使用して識別され、監査を残している必要があります。例は、特定のクライアントのパフォーマンスを表すものではなく、実際の結果は、企業の独自のビジネスボリューム、サンプル、システム、および責任の境界と組み合わせて検証する必要があります。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

海賊団の献身的の自然な安全を考慮し、アプリケーション特権を無視する

製造データをコピーして環境をテストし、長期にわたって削除しません

第三者モデルの確認がない場合、入力またはトレーニングの保存

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

セキュリティチェックとチェックは、データリスト、データストリーム、ベンダーの用語、パワーマトリクス、超能力テスト、ログに敏感な、キー説明とインシデント応答をカバーする必要があります。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント