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QUESTION & ANSWER

O uso do AI pelas empresas revela dados internos?

As empresas têm riscos de falha de dados, sobreautorização, retenção de logs e processamento de terceiros usando AI, mas podem ser controladas através de estruturas e sistemas. Em vez de não enviarem todas as informações diretamente para modelos públicos, os dados devem ser desagregados primeiro. Cenas sensíveis podem ser desensíveis, direitos de acesso, redes proprietárias ou modelos de privatização.

Responde à pergunta.

Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões

A avaliação de segurança depende da cadeia de dados completa de navegadores, sistemas operacionais, bancos de vetores, serviços de modelo para o monitoramento de log. A privatização dos modelos não representa a segurança natural dos direitos aos quais são aplicados; o uso da nuvem API não é necessariamente uma divulgação.

DECISION FACTORS

Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?

A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.

Digite se deve ou não conter informações pessoais, segredos comerciais ou dados regulamentadosModelos e regiões de bancos de vetores, cláusulas e políticas de retenção de dadosSe as permissões de chamada de usuário, departamento, documento e ferramenta são segregadasRecursos de logs, backup, exportação, exclusão e resposta incidente
ACTION STEPS

Ordem de adiantamento sugerida

01

Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.

Desenha o fluxo de dados AI e classifica entradas, conhecimentos, saídas e logs.

02

Dependência da Chave de Validação

Selecione API s públicos por nível de dados, exemplos exclusivos ou implantações privadas.

03

Desenvolvimento de resultados avaliáveis

Realiza a dissensibilização, a permissão mínima, criptografia, auditoria e testes ultra vires.

04

Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.

O sistema é confirmado antes de ser online e revisto periodicamente a partir daí.

PRACTICAL EXAMPLE

Como é que entendes isso no negócio?

Exemplo utilizado para ilustrar o método de julgamento

As informações públicas e os dados sensíveis devem ser separados, e as consultas sensíveis devem ser identificadas utilizando interfaces controladas e deixando a auditoria.Os exemplos não representam o desempenho de um determinado cliente, e as conclusões reais precisam ser validadas em conjunto com o volume de negócios, a amostra, o sistema e os limites de responsabilidade da própria empresa.

COMMON RISKS

O poço mais fácil de pisar.

Considera a segurança natural do desproporcionamento do pilato, ignorando os privilégios de aplicação

Copiar os dados de produção para o ambiente de ensaio e não apagar por longos períodos

Não há confirmação de modelo de terceiros para salvar a entrada ou para treinamento

ACCEPTANCE

Como devemos acabar recebendo e confirmando?

A verificação e verificação de segurança devem abranger listas de dados, fluxos de dados, termos do fornecedor, matrizes de potência, testes ultra-potência, log-sensível, chave-descrição e resposta incidente.

Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.

As condições do seu projeto são diferentes dos exemplos acima?

Os objectivos operacionais, os sistemas existentes, a amostra e o tempo planeado poderiam ser reunidos antes de os consultores poderem fazer julgamentos preliminares em relação às fronteiras reais.

Consultores associados de projectos