Liiketoimintatietojen analytiikka voi olla erittäin hyödyllinen päätöksentekijöille, ja kun AI: n integraatio työpaikkaan tulee yleisemmäksi, monet joukkueet näkevät arvon kysyessään LLM: ää apua omien tietojoukkojen toimivia oivalluksia. Vaikka tätä käytäntöä olisi varmasti rohkaistava, sitä on käsiteltävä huolellisesti tietoturvan ja yksityisyyden säilyttämiseksi.
Immuta AI: n turvallisuus- ja hallintoraportin mukaan 80% tietojen asiantuntijoista Olen samaa mieltä siitä, että AI tekee tietoturvasta haastavamman. Lisäksi 88% tietojen ammattilaisista sanoo, että heidän organisaatioidensa työntekijät käyttävät AI: tä, mutta vain 50% sanoo, että heidän organisaationsa tietoturvastrategia on AI: n evoluutioasteen kanssa.
Suurin ongelma on, että ihmiset lähettävät tietoja usein LLMS: lle osana jatkuvia työnkulkujaan ottamatta turvallisuutta huomioon. Monista organisaatioista puuttuu jopa perusvalvontaa tai näkyvyyttä siihen, mitä AI: tä käytetään, ilmiössä, joka tunnetaan nimellä ”Shadow AI”.
AI: n tärkein huolenaihe 56 prosentilla dataammattilaisista on arkaluontoisten tietojen altistumisen riski AI -kehotuksen kautta. Kaksi elementtiä on oltava paikallaan nopean vuodon tapahtumiseksi: käyttäjän syöttö (työntekijöiden lähettämät arkaluontoiset tiedot) ja mallin lähtö (kun LLM tuottaa tai paljastaa luottamuksellisia tietoja jollekin muulle aikaisemman vuorovaikutuksen tai koulutustietojen perusteella).
Nämä vuodot ovat yleisempiä kuin saatat olettaa, kuten Syventävä tapaus Tammikuusta 2025, jolloin miljoonat chat -lokit, API -avaimet ja muut arkaluontoiset tiedot paljastettiin moniin organisaatioihin. Samanlainen tapaus tapahtui ChatgPT: n kanssa aikaisemmin sen kehityksessä.
Tässä on viisi tapaa, jolla organisaatiot voivat estää tietovuotoja käytettäessä LLM: ää.
1. Vältä AI: n suoran pääsyn antamista tietoihin
LLM: ien ei tulisi koskaan muodostaa yhteyttä suoraan tuotantotietokantoihin tai arkaluontoisiin järjestelmiin. Tämä suojaa sinua tilanteilta, kuten DeepSeek -vuoto. Vaikka vuoto olisi, arkaluontoisia tietoja ei voida paljastaa, jos AI ei ole koskaan päässyt raakatietoihin. Upea tapa lähestyä tätä on rakentaa kerros, joka peittää tiedot ennen kuin kyselyt siirretään LLM: lle.
Pyramidianalyysi on päätöksentekoa, joka erottaa AI -kerroksen todellisesta tiedosta vaarantamatta lähtöjen laatua. Tapa, jolla se toimii, on, kun käyttäjä kysyy Pyramidin AI-chatbotia bi: lle, moottori lähettää sitten kysymyksen korkean tason version käyttäjän valinnan ulkoiseen AI-malliin sekä käsillä olevien tietojen kuvauksen.
Pyramid suorittaa sitten kyselyn omassa ympäristössäsi ja palauttaa interaktiivisten kojetaulujen, kaavioiden tai raporttien muodossa. LLM ei koskaan ole suoraan vuorovaikutuksessa organisaation tietojen kanssa, mutta saat silti AI-käyttöisen käsityksen kaikki hyödyt.
2. toteuttaa vahvat kulunvalvontalaitteet
LLM: ien pääsy ei tulisi koskaan olla kaikille vapaasti, etenkin suurissa organisaatioissa. On oltava selkeä joukko politiikkoja, jotka määrittelevät, kuka voi käyttää LLM: ää, missä tilanteissa ja missä olosuhteissa. Pääsy olisi myönnettävä työntekijäroolien perusteella, toteutettava asianmukaisilla rajoituksilla sekä tietojen että mallin käyttöoikeuksille.
Roolipohjainen pääsynhallinta (RBAC) tukee suoraan vähiten etuoikeuden periaatteen, joka on nykyaikaisen tietoturvaohjelman, periaatteen täytäntöönpanoa. Tämä periaate varmistaa, että käyttäjillä, malleilla ja kytkettyillä työkaluilla on vain vähimmäiskäyttö ja ominaisuudet, joita tarvitaan tehtävien suorittamiseen.
Kypsät AI -organisaatiot voivat jopa käyttää MCP (Model Context Protocol) -palvelinta, jonka avulla joukkueet voivat hallita, kuinka LLM: t ovat vuorovaikutuksessa ulkoisten resurssien kanssa kääntämällä AI -kyselyt toimiin, kuten API -puheluihin tai tietokannan hakuihin. Koska MCP -palvelimet ovat säännöllisesti vuorovaikutuksessa arkaluontoisten järjestelmien ja tietojen kanssa, ne on määritettävä nollaan luottamusperiaatteilla. Tämä tarkoittaa jokaisen pyynnön vahvistamista ja kaiken toiminnan kirjaamista.
3. Rethink Pompäheinen tekniikka
Kehotteet ovat kuinka jokainen käyttäjä voi olla vuorovaikutuksessa LLM: n kanssa. Jos sitä ei ole suunniteltu turvallisuutta ajatellen, kehotuksista tulee vakava haavoittuvuus. AI -järjestelmien on kyettävä erottamaan laillinen kehote haitallisesta. Tämän saavuttamiseksi on kaksi vaihetta.
Ensimmäinen vaihe on kaikkien saapuvien kehotusten validointisääntöjen toteuttaminen, jotka tarkistavat epäilyttävät kuviot, mukaan lukien sulautetut komennot (esimerkiksi hakkerit voivat käyttää esimerkiksi SQL -injektioissa) tai yrittävät ohittaa järjestelmäohjeet. Syöttövalidointi ja puhdistaminen ovat vakiokäytäntöjä verkkoturvallisuudessa, ja niitä on nyt sovellettava AI -järjestelmiin samalla tavalla.
Vielä enemmän suojaa varten organisaatiot voivat ottaa käyttöön työkalun, kuten LLM -vartijajonka omistettu injektioskanneri analysoi kehotuksia reaaliajassa ja voi saada edistyneitä manipulaatioyrityksiä, joita sääntöpohjaiset suodattimet saattavat unohtaa.
4. loki ja tarkkaile AI -lähtöä ja käyttöä
LLM: ää tulisi käsitellä kuten mitä tahansa muuta liiketoiminnan tekniikkaa. Monet organisaatiot seuraavat kannettavia tietokoneita ja sovelluskäyttöä, ja AI -mallit tarvitsevat yhtä paljon valvontaa.
Seuraa sitä, mitä kysytään, mitä vastauksia syntyy ja kuka on vuorovaikutuksessa mallin kanssa. Tämä tuo esiin minkä tahansa sopimattoman käytön tai politiikan rikkomukset, mutta myös kaikki mallin ongelmat, jotka voivat johtaa tietovuotoon.
Näiden toimenpiteiden tavoite ei ole valvonta, vaan sen varmistamiseksi, että LLM toimii ja sitä käytetään turvallisesti, eettisesti ja tarkoitetulla tavalla. Loppujen lopuksi se on yritysjärjestelmä, joka koskettaa arkaluontoisia tietoja, joten sitä on käsiteltävä kuin yksi.
5. LLM -riskejä kouluttavat työntekijät
Jopa rajoittavimpien turvallisuusvalvojien ollessa voimassa, työntekijät voivat silti aiheuttaa riskin. He voivat jakaa liian arkaluontoisia tietoja mallin kanssa, luottaa hyväksymättömiin AI -työkaluihin tai ottaa kaiken, mitä LLM tuottaa tosiasiaksi.
Tämän ongelman ratkaisemiseksi tietoisuuden koulutusalustot kuten Ninjio Tarjoa nyt AI-erityisiä moduuleja, jotka kouluttavat ja kouluttavat työntekijöitä erilaisista parhaista käytännöistä ja riskeistä, jotka liittyvät LLM: n käyttöön. Työntekijät oppivat välttämään arkaluontoisten tietojen jakamista tai käyttämättömät AI-työkaluja ja arvioimaan AI-luomalla tuotokset ennen kuin he toimivat.
Olipa ulkoisen palveluntarjoajan tai sisäisen aloitteen kautta, turvallisuuskoulutus AI: n ympärillä on välttämätöntä jokaiselle organisaatiolle, joka aikoo toteuttaa LLM: t tarkoituksenmukaisella tavalla.
Viimeiset ajatukset
LLM: t ovat tehokas, mutta suhteellisen epäkypsä tekniikka. Huolimatta pyrkimyksistä standardoida turvallisuuskäytäntöjä niiden käytön ja kehityksen ympärillä, organisaatioille on edelleen paljon riskiä, mikä voi johtaa tietovuotoihin.
Tästä syystä turvallisuus tulisi rakentaa jokaiseen LLM -toteutuksen kerrokseen. Tässä artikkelissa käsitellyt toimenpiteet tarjoavat vankan perustan LLM: ien integroimiseksi turvallisesti ja vastuullisesti.
Source: 5 tapaa välttää datavuotoja käytettäessä LLM: ää päätöksentekoa varten
