Аналитика бизнес -данных может быть чрезвычайно полезно для лиц, принимающих решения, и поскольку интеграция AI на рабочем месте становится более распространенной, многие команды видят ценность в просьбе LLMS о помощи с помощью действенных пониманий из проприетарных наборов данных. Хотя эта практика, безусловно, должна быть поощрена, с ней необходимо обработать тщательно, чтобы сохранить безопасность данных и конфиденциальность.
Согласно отчету о безопасности и управлении ИИ ИИ, 80% экспертов по данным Согласитесь с тем, что ИИ делает безопасность данных более сложной. Кроме того, 88% специалистов по данным говорят, что сотрудники в своих организациях используют ИИ, но только 50% говорят, что стратегия безопасности данных их организации не соответствует уровню эволюции ИИ.
Основная проблема заключается в том, что люди часто отправляют данные в LLMS как часть своих текущих рабочих процессов, не принимая во внимание безопасность. Многие организации даже не имеют базового мониторинга или видимости в том, что используется ИИ, в явлении, известном как «теневой ИИ».
Основной проблемой в отношении ИИ для 56% специалистов по данным является риск конфиденциального воздействия данных с помощью подсказки ИИ. Необходимо иметь два элемента, чтобы произошла приглашенная утечка: пользовательский ввод (конфиденциальные данные, загруженные сотрудниками) и вывод модели (когда LLM генерирует или раскрывает конфиденциальную информацию кому -то другому, на основе предварительных взаимодействий или данных обучения).
Эти утечки чаще, чем вы можете предположить, как показано Инцидент DeepSeek С января 2025 года были выставлены миллионы строк журналов чата, ключи API и другая конфиденциальная информация, затрагивая многие организации. Аналогичный инцидент произошел с Chatgpt ранее в его развитии.
Вот пять способов, которыми организации могут предотвратить утечки данных при использовании LLMS.
1. Избегайте предоставления прямого доступа AI к данным
LLMS никогда не должен подключаться непосредственно к производственным базам данных или конфиденциальным системам. Это защитит вас от таких ситуаций, как утечка DeepSeek. Даже если есть утечка, конфиденциальные данные не могут быть обнаружены, если ИИ никогда не получал доступа к необработанным данным. Отличный способ приблизиться к этому – построить слой, который скрывает данные до того, как запросы будут переданы в LLM.
Аналитика пирамиды это решение для разведки решений, которое отделяет уровень AI от фактических данных, не ставя под угрозу качество выходов. То, как он работает, это то, что когда пользователь задает AI Pyramid AI Chatbot для BI вопрос, двигатель затем отправляет версию вопроса высокого уровня на внешнюю модель AI выбора пользователя, а также описание данных под рукой.
Затем Pyramid запускает запрос в вашей собственной среде и возвращает результаты в виде интерактивных мониторинга, диаграмм или отчетов. LLM никогда не взаимодействует с данными организации, но вы все равно получаете все преимущества Insight.
2. Реализуйте сильные элементы управления доступом
Доступ к LLM никогда не должен быть свободным для всех, особенно в более крупных организациях. Должен быть четкий набор политик, которые определяют, кто может использовать LLMS, в которых контексты и при каких условиях. Доступ должен быть предоставлен на основе ролей сотрудников, внедренных с соответствующими ограничениями как для данных, так и для доступа к модели.
Контроль доступа на основе ролей (RBAC) непосредственно поддерживает обеспечение соблюдения принципа наименьшей привилегии, важнейшего компонента современной программы безопасности. Этот принцип гарантирует, что пользователи, модели и подключенные инструменты имеют только минимальный доступ и возможности, необходимые для выполнения своих задач.
Зрелые организации искусственного интеллекта могут даже использовать сервер MCP (протокол контекста модели), который позволяет командам контролировать, как LLM взаимодействуют с внешними ресурсами, переводя запросы ИИ в такие действия, как вызовы API или поиск базы данных. Поскольку серверы MCP регулярно взаимодействуют с конфиденциальными системами и данными, они должны быть настроены с принципами нулевого доверия. Это означает проверку каждого запроса и регистрацию всей деятельности.
3. Переосмыслить
Подсказки – это то, как каждый пользователь может взаимодействовать с LLM. Если не разработать с учетом безопасности, подсказки становятся серьезной уязвимостью. Системы ИИ должны быть в состоянии отличить законное подсказку от вредного. Есть два шага для достижения этого.
Первым шагом является реализация правил валидации для всех входящих подразделений, которые проверяют на наличие подозрительных шаблонов, включая встроенные команды (например, типы, которые хакеры могут использовать в инъекциях SQL) или попытки переопределить системные инструкции. Проверка ввода и дезинфицирование являются стандартной практикой в веб -безопасности и теперь должны применяться к системам ИИ таким же образом.
Для еще большей защиты организации могут развернуть такой инструмент, как LLM Guardчьи выделенные в инъекционном сканере анализируются подсказки в режиме реального времени и могут поймать передовые попытки манипуляции, которые могут пропустить фильтры на основе правил.
4. журнал и мониторинг вывода и использования ИИ
LLM следует относиться как к любой другой технологии в бизнесе. Многие организации контролируют ноутбуки и приложения, а модели искусственного интеллекта требуют столько же надзора.
Отслеживайте, что спрашивает, какие ответы генерируются, а кто взаимодействует с моделью. Это вызовет любые неподходящие нарушения использования или нарушения политики, а также любые проблемы с моделью, которые могут привести к утечке данных.
Цель этих мер не является наблюдением, но обеспечить работу LLM и используется надежно, этично и как предполагалось. В конце концов, это бизнес -система, которая затрагивает конфиденциальные данные, поэтому к ней следует рассматривать как один.
5. Обучить сотрудников на риски LLM
Даже с наиболее ограничительным контролем безопасности сотрудники все еще могут предложить риск. Они могут делиться чрезмерно конфиденциальными данными с моделью, полагаться на неутвержденные инструменты ИИ или принимать все, что LLM генерирует как факт.
Чтобы решить эту проблему, платформы для обучения осведомленности, такие как Нинджио Теперь предлагают специфичные для искусственного интеллекта модули, которые обучают и обучают сотрудников различным лучшим практикам и рискам, связанным с использованием LLM. Сотрудники научатся избегать обмена конфиденциальной информацией или использовать невыполненные инструменты ИИ и оценивать результаты, сгенерированные ИИ, прежде чем действовать на них.
Будь то через внешний поставщик или внутреннюю инициативу, обучение безопасности вокруг ИИ является обязательной для каждой организации, которая планирует внедрить LLMS значимым образом.
Последние мысли
LLMS – это мощная, но относительно незрелая технология. Несмотря на усилия по стандартизации методов безопасности в отношении их использования и развития, все еще существует большой риск для организаций, что может привести к утечкам данных.
По этой причине безопасность должна быть встроена в каждый уровень реализации LLM. Меры, обсуждаемые в этой статье, предоставляют прочную основу для безопасной и ответственной интеграции LLMS.
Source: 5 способов избежать утечек данных при использовании LLMS для интеллекта принятия решений
