AI datu maskēšana un anonimizācija
Datu maskēšana aizvieto personas, finanšu vai citu sensitīvu informāciju pirms tās nosūtīšanas ārējam AI modelim.
Kādu problēmu risina šis pakalpojums?
Dokumenta apstrādei AI var nebūt nepieciešams zināt klienta vārdu, personas kodu vai konta numuru. Šādu datu nosūtīšana palielina risku bez praktiska ieguvuma.
Ko iespējams izstrādāt vai ieviest?
- Personas datu un sensitīvu lauku noteikšanu.
- Vērtību aizvietošanu ar pseidonīmiem vai marķieriem.
- Atgriezenisku un neatgriezenisku anonimizāciju.
- Dažādus maskēšanas noteikumus pēc procesa.
- Maskēto datu kartējuma drošu glabāšanu.
- Datu atjaunošanu pēc AI rezultāta saņemšanas, ja tas nepieciešams.
Kā notiek izstrāde?
- Izvērtējam konkrēto biznesa procesu, datu avotus, lietotājus un sagaidāmo rezultātu.
- Nosakām, vai uzdevumam nepieciešams valodas modelis, klasiskā automatizācija, meklēšanas risinājums vai vairāku pieeju kombinācija.
- Definējam datu drošības prasības, piekļuves tiesības, rezultāta formātu, validāciju un cilvēka kontroles punktus.
- Izstrādājam risinājumu testa vidē un pārbaudām to ar klienta reāliem piemēriem, izņēmumiem un kļūdu scenārijiem.
- Integrējam risinājumu uzņēmuma sistēmā, portālā vai API un ieviešam žurnālus, limitus un uzraudzību.
- Pēc ieviešanas analizējam kvalitāti, izmaksas un kļūdas, pēc vajadzības mainot modeli, uzvedni vai apstrādes loģiku.
Galvenie ieguvumi uzņēmumam
- Mazāks sensitīvu datu nosūtīšanas apjoms.
- Drošāka ārējo AI API izmantošana.
- Procesam tiek izmantoti tikai nepieciešamie dati.
- Vienoti datu aizsardzības noteikumi.
- Pārskatāma maskēšanas un atjaunošanas loģika.
Kas jāņem vērā pirms ieviešanas?
Automātiska sensitīvu datu noteikšana nav pilnīgi nekļūdīga. Jātestē konkrētie dokumentu tipi un jāizvērtē, vai datu maskēšana neiznīcina uzdevumam būtisku kontekstu.
Devera pieeja
Devera datu maskēšanu ievieš AI Hub pirms pieprasījuma nosūtīšanas modelim. Tas ļauj vienus drošības noteikumus izmantot vairākām klienta AI funkcijām.
