Home / FAQs / Przedsiębiorstwo Efekty AI, bezpieczeństwo i ciągłe działania
QUESTION & ANSWER

Czy wykorzystanie AI przez firmy ujawnia dane wewnętrzne?

Przedsiębiorstwa mają ryzyko braku danych, nadmiernego autoryzacji, zatrzymywania dzienników i przetwarzania przez strony trzecie za pomocą AI, ale mogą być kontrolowane przez struktury i systemy. Zamiast niewykonania przy przesyłaniu wszystkich informacji bezpośrednio do modeli publicznych, dane powinny być najpierw zdezagregowane. Sceny wrażliwe mogą być odczulone, prawa dostępu, sieci zastrzeżone lub modele prywatyzacji.

Odpowiedz na pytanie.

Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.

Ocena bezpieczeństwa zależy od kompletnego łańcucha danych przeglądarek, systemów operacyjnych, banków wektorowych, usług modeli do monitorowania logowania. Prywatyzacja modeli nie reprezentuje bezpieczeństwa naturalnego praw, do których są one stosowane; wykorzystanie chmury API nie musi być ujawniane.

DECISION FACTORS

Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?

To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.

Wpisz, czy należy zawierać dane osobowe, tajemnice handlowe lub dane regulowaneModele i regiony banków wektorowych, klauzule i polityka zatrzymywania danychCzy prawa użytkowników, służb, dokumentów i narzędzi są segregatowaneMożliwości reagowania na zdarzenia, logi, kopie zapasowe, eksport, usuwanie i incydenty
ACTION STEPS

Sugerowana kolejność wyprzedzania

01

Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.

Rysuje strumień danych AI i klasyfikuje wejścia, wiedzę, wyjścia i logi.

02

Kluczowe zależności zatwierdzenia

Wybierz publiczne API według poziomu danych, wyłącznych przykładów lub prywatnych wdrożeń.

03

Opracowanie wyników możliwych do oceny

Odpowiada za dezuczulanie, minimalne pozwolenie, szyfrowanie, audyt i ultravires testów.

04

Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.

System jest potwierdzany przed jego online i okresowo weryfikowany po zakończeniu.

PRACTICAL EXAMPLE

Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?

Przykład stosowany do zilustrowania metody oceny

Informacje publiczne i dane wrażliwe powinny być oddzielone, a pytania wrażliwe należy identyfikować za pomocą kontrolowanych interfejsów i pozostawiając audyt. Przykłady nie przedstawiają wyników danego klienta, a rzeczywiste ustalenia muszą być zatwierdzone w powiązaniu z własną wielkością działalności przedsiębiorstwa, próbką, systemem i granicami odpowiedzialności.

COMMON RISKS

Najprostszy do przejścia.

Uważa, że naturalne bezpieczeństwo deploymentu private, ignorując uprawnienia aplikacji

Kopiuj dane produkcyjne do testowania środowiska i nie usuwaj ich przez długi okres czasu

Brak potwierdzenia modelu trzeciej partii, aby zapisać wejście lub na szkolenie

ACCEPTANCE

Jak mamy to potwierdzić?

Sprawdzanie i sprawdzanie bezpieczeństwa powinno obejmować listy danych, strumienie danych, terminy sprzedające, matryce mocy, testy ultramocy, log- wrażliwe, opis klucza i odpowiedź incydentu.

Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.

Warunki projektu różnią się od powyższych przykładów?

Cele operacyjne, istniejące systemy, próby i planowany czas można by zestawić, zanim konsultanci będą mogli dokonać wstępnych ocen w odniesieniu do rzeczywistych granic.

Doradcy ds. projektów stowarzyszonych