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QUESTION & ANSWER

회사는 내부 데이터를 공개하여 AI의 사용은?

엔터프라이즈는 AI을 사용하여 데이터 아웃리지, 과소화, 로그 유지 및 제 3 자 처리를 위험이 있지만 구조 및 시스템을 통해 제어 할 수 있습니다. 공공 모델에 대한 모든 정보를 업로드하는 대신 데이터가 먼저 통합되어야합니다. 민감한 장면은 감수, 액세스 권한, 독점적 인 네트워크 또는 활성화 모델이 될 수 있습니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

보안 평가는 브라우저, 운영 체제, 벡터 은행, 모델 서비스에 대한 완전한 데이터 체인에 따라 모니터링을 로그합니다. 모델의 활성화는 적용되는 권리의 자연 보안을 나타내지 않습니다; 클라우드 API의 사용은 반드시 공개되지 않습니다.

DECISION FACTORS

어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?

동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.

개인정보, 사업비밀 또는 규제된 자료 포함 여부를 입력모델 및 벡터 은행 지역, 항목 및 데이터 보존 정책사용자, 부서, 문서 및 도구 통화 권한이 분리되는지 여부로그, 백업, 수출, 삭제 및 사건 응답 기능
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

AI 데이터 스트림 및 클래스 입력, 지식, 출력 및 로그를 그리기.

02

유효성 열쇠 의존

Data Level, 독점 예 또는 프라이빗 배포로 공공 API s를 선택하십시오.

03

평가 가능한 결과의 개발

불감, 최소 권한, 암호화, 감사 및 초 vires 테스트를 수행합니다.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

시스템은 온라인이며, 그 이후 정기적으로 검토됩니다.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

공공 정보 및 민감한 데이터는 분리되어야하며 민감한 쿼리는 제어 인터페이스를 사용하여 식별하고 감사를 남기는 것입니다. 예를 들어 특정 클라이언트의 성능을 나타내지 않으며, 실제 결과는 기업의 자체 비즈니스 볼륨, 샘플, 시스템 및 책임 경계와 함께 검증되어야합니다.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

private deployment의 자연 안전을 고려, 응용 프로그램 특권을 무시

테스트 환경에 대한 생산 데이터를 복사하고 장기간에 대한 삭제하지 마십시오

입력을 저장하거나 훈련을 위해 제3자 모형의 확인 없음

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

보안 검사 및 검사는 데이터 목록, 데이터 스트림, 공급 업체 용어, 전력 매트릭스, 초전력 테스트, 로그 감지, 키 구독 및 사건 응답을 커버해야합니다.

공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.

프로젝트 조건은 위의 예에서 다르습니까?

운영 목적, 기존 시스템, 샘플 및 계획된 시간은 컨설턴트가 실제 경계와 관련하여 예비 판단을 만들 수 있기 전에 충돌 할 수 있습니다.

Associate 프로젝트 컨설턴트