Безопасность данных при использовании ИИ в разработке
Х@habr_comмедиа / агрегатор
3 недАнализ рисков утечки корпоративных данных через ChatGPT и способы решения проблемы с помощью развертывания собственных LLM внутри компании.
Использование публичных нейросетей для работы может привести к утечке критически важных корпоративных данных.
- Сотрудники часто игнорируют запреты на использование ИИ, переходя на личные устройства.
- Загрузка кода с паролями в облачные модели делает данные доступными для третьих лиц.
- Развертывание локальных моделей позволяет сохранить контроль над данными внутри компании.
Срочная задача, коллеги не отвечают. Что делает инженер? Иногда он легкой рукой загружает в ChatGPT весь репозиторий вместе с паролями и ключами. Через минуту проблема решена, но только есть нюанс. Чувствительные данные уже на руках у Сэма Альтмана.
Такие случаи становятся обычными. Сотрудники пользуются нейросетями, И даже запреты от работодателя не работают. Просто люди переходят на личные аккаунты и устройства. В итоге риск никуда не исчезает, его просто становится сложнее заметить.
Один из вариантов поправить дело — развернуть собственную языковую модель внутри компании. Автор объясняет, чем свое оборудование отличается от аренды видеокарт в облаке, какую модель выбрать для небольшой команды и во сколько всё это обойдется.
Кратко (AI)
Автор обсуждает проблему утечки конфиденциальных данных, когда сотрудники загружают рабочие репозитории с ключами доступа в публичные нейросети. В качестве решения предлагается развертывание собственных языковых моделей внутри инфраструктуры компании для обеспечения безопасности.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖