Jak chronić poufne dane, korzystając z LLM w środowisku produkcyjnym?

Projektuj tak, by model widział tylko to, czego wymaga zadanie, i zakładaj, że wszystko, co widzi, może wyjść z powrotem. Konkretnie: wybierz wdrożenie z warunkami umownymi pasującymi do Twoich danych, na przykład korporacyjne API bez trenowania na danych wejściowych, z określonym okresem przechowywania i przetwarzaniem w UE tam, gdzie jest to wymagane, albo model hostowany samodzielnie; minimalizuj i pseudonimizuj to, co trafia do promptów; w systemach wyszukiwania egzekwuj uprawnienia samego użytkownika do dokumentów, które model może pobrać, by nie streszczał plików, których użytkownik nie może otworzyć; trzymaj sekrety, klucze i poświadczenia systemowe poza promptami i kontekstem; filtruj wyniki pod kątem danych osobowych i sekretów, zanim trafią do użytkowników lub logów; ograniczaj narzędzia, które model może wywoływać, i wymagaj zatwierdzania działań; loguj prompty i odpowiedzi w chroniony sposób na potrzeby dochodzeń, z dopasowanym okresem przechowywania. Testuj odporność na prompt injection i próby wydobycia danych przed uruchomieniem i po każdej zmianie. Od planu Pro NetSenX pokazuje, które serwery wysyłają dane do których zewnętrznych usług AI i ile, co pomaga potwierdzić, że ruch produkcyjny trafia tylko tam, gdzie zakłada projekt.

← Wszystkie pytania (45): Korzystanie z AI i bezpieczeństwo AIWszystkie tematy