Home / FAQs Efek enterprise AI, keamanan dan operasi terus menerus
QUESTION & ANSWER

Apakah penggunaan AI oleh perusahaan mengungkapkan data internal?

Perusahaan-perusahaan Besendo tidak memiliki risiko pemusatan data, over-authorization, log retensi dan pemrosesan pihak ketiga menggunakan AI, tetapi mereka dapat dikendalikan melalui struktur dan sistem. Alih-alih defaulting pada mengunggah semua informasi langsung ke model publik, data harus disebar terlebih dahulu. Adegan sensitif dapat menjadi sensitif, hak akses, jaringan proprietary atau model privatisasi.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Penilaian keamanan oleh pihak-pihak berwenang bergantung pada rantai data lengkap dari peramban, sistem operasi, bank vektor, layanan model untuk pemantauan log. Privatisasi model tidak mewakili keamanan alami hak yang mereka diterapkan; penggunaan awan API belum tentu merupakan pengungkapan.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

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

Keuat Masuk apakah berisi informasi pribadi, rahasia bisnis atau data yang diaturModel dan wilayah bank vektor, klausa dan kebijakan retensi dataApakah pengguna, departemen, dokumen dan alat ijin panggilan dipisahLog, cadangan, ekspor, penghapusan, dan insiden respon kemampuan
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Ladyola menggambar aliran data AI dan mengklasifikasikan input, pengetahuan, output dan log.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Olect public API s oleh level data, exclusive excele atau private designments.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

¡Achones melakukan dissensitisasi, izin minimal, enkripsi, auditing dan pengujian ultra visor.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Sistem ini dikonfirmasi sebelum online dan ditinjau secara berkala setelahnya.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Informasi publik dan data sensitif harus dipisahkan, dan pertanyaan sensitif harus diidentifikasi dengan menggunakan antarmuka yang dikendalikan dan meninggalkan audit. Contoh-contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan temuan yang sebenarnya perlu divalidasi bersama dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem, dan batas liabilitas.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

mempertimbangkan keselamatan alami dari deployment private, mengabaikan hak istimewa aplikasi

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

Tidak ada konfirmasi model pihak ketiga untuk menyimpan masukan atau pelatihan

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Pemeriksaan dan pemeriksaan keamanan harus meliputi daftar data, aliran data, istilah vendor, matriks daya, tes kekuatan ultra, log-sensitif, kunci-description dan respon insiden.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak 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 dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate