Home / FAQs / İşletme AI etkileri, güvenlik ve sürekli operasyonlar
QUESTION & ANSWER

AI'nin şirketler tarafından kullanılması iç verileri açığa çıkarır mı?

Enterprises, aşırı yazarlık, günlük tutma ve üçüncü taraf işleme AI kullanarak risklere sahiptir, ancak tüm bilgileri doğrudan kamu modellerine yüklemeye yönelik varsayılan olarak kontrol edilebilirler yerine, veriler de hassaslaştırılmış, erişilebilirlikli ağlar veya özelleştirme modelleri kullanarak ayrımcı olabilir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Güvenlik değerlendirme, tarayıcıların tam veri zincirine, işletim sistemleri, vektör bankalarına, modelleme hizmetlerine giriş yapmak için bağlıdır. Modellerin özelleştirmesi, uygulanan hakların doğal güvenliğini temsil etmez; bulut API kullanımı mutlaka bir açıklama değildir.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Kişisel bilgi, iş sırları veya düzenlenmiş verileri içerip içermeyeceğine girinModeller ve vektör banka bölgeleri, koşullar ve veri tutma politikalarıKullanıcı, bölüm, belge ve araç arama izni segregatedLogs, yedekleme, ihracat, kesinti ve olay yanıt yetenekleri
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

AI veri akışını çizin ve girişleri, bilgi, çıktıları ve logları sınıflandırır.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Kamu API'leri veri seviyesinde, özel örnekler veya özel dağıtımlar olarak seçin.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Yavaşlama, minimum izin, şifreleme, denetim ve ultra vires testi yapar.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Sistem online olduğundan ve daha sonra periyodik olarak incelendi.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Kamu bilgisi ve hassas veriler ayrı olmalıdır ve hassas sorgular kontrollü arayüzler kullanarak ve denetimden ayrılmalıdır. örnekler belirli bir müşterinin performansını temsil etmiyor ve gerçek bulgular, işletmenin kendi iş hacmi, örnek, sistem ve sorumluluk sınırları ile birlikte doğrulanmalıdır.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Uygulama ayrıcalıklarını görmezden gelmek için haczemin doğal güvenliğini göz önünde bulundurun.

Üretim verilerini çevre test etmek ve uzun süre silinmemek için kopyalayın

Girişi kurtarmak için üçüncü taraf modelinin onayı veya eğitim için

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Güvenlik kontrolü ve kontrol veri listelerini, veri akışlarını, satıcılar terimleri, güç matrisleri, ultra güç testleri, loga duyarlı, anahtar-description ve event response.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar