IA Generativa está marcando el comienzo de una nueva era de inteligencia y automatización, transformando fundamentalmente la forma en que procesamos la información. La IA generativa destaca en la producción de imágenes, texto y audio, a la vez que sintetiza a la perfección diversos conjuntos de datos. Al aprovechar grandes cantidades de ambos... datos estructurados y no estructurados para entrenamientoLa IA generativa puede identificar patrones de forma única antes de crear algo nuevo, en lugar de simplemente analizar datos existentes.
Las organizaciones aprovechan la IA generativa, que aprovecha modelos de lenguaje grandes (LLM)Para transformar las operaciones, mejorar la productividad, optimizar los procesos y optimizar la toma de decisiones en diversas funciones. Algunos casos de uso comunes incluyen:
- Atención al cliente: Los LLM automatizan respuestas, ayudan a crear bases de conocimiento y potencian los chatbots para brindar soporte interno y externo rápido.
- Comunicación interna: Los LLM ayudan a redactar documentos, correos electrónicos e informes y mejoran la comunicación dentro de la organización.
- Análisis de datos: Los LLM permiten realizar consultas en lenguaje natural, lo que hace que el análisis de datos sea más accesible y ayuda en el análisis de tendencias.
- Gestión de proyectos: Los LLM automatizan tareas y mejoran la comunicación, optimizando la gestión de proyectos.
Si bien la IA generativa ha mejorado rápidamente nuestras vidas, nuestro trabajo y nuestro aprendizaje, es crucial comprender los riesgos potenciales asociados a su uso. En concreto, existe preocupación sobre cuán sensibles y privados son los datos financieros, personales y... propiedad intelectual Los datos se utilizan como materia prima para la formación de los LLM. Desafortunadamente, esto La IA generativa abre otra vía de riesgo y la seguridad de los datos asociados, privacidad, y sus implicaciones para la gobernanza.
Riesgos y preocupaciones de la IA generativa
Exposición de datos confidenciales
La información utilizada para la formación de LLM puede incluir, inadvertidamente, datos sensibles, personales o regulados. Exponer este tipo de datos a personas indebidas (tanto dentro como fuera de la organización) puede dar lugar a exposición, acceso y uso no autorizados, y en última instancia, a una vulneración de la seguridad, lo que compromete a personas, terceros y a la propia organización. Una gobernanza y unos controles de datos sólidos son cruciales para evitar que se incluyan datos sensibles en los conjuntos de datos de formación.
Sesgo y discriminación
Los LLM son susceptibles de aprendizaje y perpetuación sesgos presente en sus datos de entrenamiento. Esto podría dar lugar a resultados injustos o discriminatorios. El monitoreo continuo, la detección y mitigación de sesgos son estrategias para garantizar la equidad y prevenir consecuencias imprevistas.
Alucinaciones y desinformación
Los datos de baja calidad para la formación de LLM pueden generar contenido no factual, lo que puede generar alucinaciones o información engañosa. Se deben implementar mejores programas de calidad y gobernanza de datos, junto con mecanismos de validación de datos, para garantizar que los resultados cumplan con los estándares de precisión y fiabilidad.
Manipulación y ataque adversarial
Actores maliciosos y amenazas internas Pueden explotar vulnerabilidades en los modelos de IA para recuperar información confidencial intencionalmente y llevar a cabo una vulneración interna. Las organizaciones deben ser capaces de monitorear y detectar actividades sospechosas, además de implementar las medidas y controles adecuados para proteger sus datos más importantes.
Gobierne la IA generativa sin comprometer la seguridad ni la privacidad de los datos
A continuación se presentan seis principios para una mejor gestión de la IA generativa sin comprometer la seguridad y la privacidad de los datos:
1. Descubra sus datos
La seguridad, la privacidad y la gobernanza de los datos comienzan con la comprensión de su entorno de datos. Descubrimiento integral de datos es fundamental para proteger y asegurar sus datos más confidenciales y valiosos, lo que le permite implementar mejor la remediación de riesgos esfuerzos, especialmente cuando se entrenan herramientas de IA generativa en datos ubicados en partes específicas de su entorno.
Con BigID, conéctese y escanee datos confidenciales en cualquier fuente y tipo de datos, en la nube o en las instalaciones, desde datos estructurados y no estructurados hasta mainframes, mensajería, pipelines, big data, NoSQL, IaaS, SaaS, aplicaciones y más. Escanee datos no estructurados 95% más rápido con HyperscanAhorre tiempo y evite puntos ciegos de datos confidenciales. AWS, GCPy Azure Con capacidades de autodescubrimiento en la nube. Descubra sus datos en todo su patrimonio, sin importar dónde se encuentren.
2. Clasifique sus datos con contexto
Encontrar sus datos es una cosa; conocerlos es otra. Clasificar sus datos con mayor contexto, conocimiento y significado Le permite comprender mejor la naturaleza de los datos: qué tipo de datos son, a quién pertenecen, su grado de confidencialidad, dónde se almacenan y quién tiene acceso a ellos. Esto le permite gestionar mejor el riesgo y la remediación de los datos para evitar la exposición y el uso no deseados por parte de los LLM.
Con BigID, combine técnicas tradicionales de coincidencia de patrones con clasificación avanzada basada en ML y NLP para lograr una precisión y escalabilidad incomparables en la clasificación de datos. Personalizar y ajustar los clasificadores Para localizar tipos específicos de datos sensibles exclusivos de su organización. En definitiva, crear un inventario de datos sensibles completo y dinámico con atributos contextuales para una comprensión integral.
3. Identificar datos similares
Identificar datos similares es esencial para garantizar que la IA pueda aplicar eficazmente el conocimiento adquirido a datos nuevos e inéditos, lo que resulta en un rendimiento más robusto y fiable en aplicaciones del mundo real. El proceso implica exponer la IA a una amplia gama de datos para garantizar un aprendizaje sólido y evitar comportamientos indeseables en casos específicos.
BigID es el primer y único proveedor que ofrece análisis de conglomerados, un enfoque con patente en trámite que BigID utiliza para comparar datos e identificar similitudes y la dispersión de puntuaciones respecto a una media. El uso del análisis de conglomerados de BigID, junto con su capacidad de etiquetado, facilita a los profesionales de seguridad y gobernanza de datos la búsqueda de documentos y, próximamente, bases de datos relacionados, para garantizar estrategias consistentes de seguridad, consolidación, retención y minimización.
4. Etiquete sus datos
El etiquetado y marcaje precisos con detalles y contexto permiten una mejor gestión y cumplimiento al manejar y monitorear datos confidenciales como Información de tarjetas de crédito (PCI), información personal (PI) e información de salud regulada (PHI)Además, el etiquetado, la anotación o el etiquetado de datos son esenciales para el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos (LLM), ya que proporcionan conjuntos de datos etiquetados que sirven como referencia para el aprendizaje supervisado. Esto permite que los modelos comprendan los matices del lenguaje, aprendan asociaciones específicas de cada tarea y mejoren su rendimiento general.
Aproveche Descubrimiento y clasificación avanzados basados en ML e IA de BigID Para establecer una práctica de etiquetado de datos fundamental e integral, exhaustiva, precisa y consistente para todos sus datos, fortaleciendo su capacidad para gestionar, regular y controlar el flujo de esa información. Integre y enriquezca los marcos nativos de DLP y etiquetado, tanto en la nube como en las instalaciones, incluyendo Microsoft Purview, Google Drive y más. Etiquete mejor sus datos para aplicar mejor las políticas de privacidad y protección de datos, así como la formación LLM supervisada.
5. Detecte y solucione los riesgos de sus datos
Gestión proactiva de la postura frente a riesgos y seguridad de datos Son vitales para mitigar los riesgos y vulnerabilidades de sus datos y prevenir la exposición, el acceso y el uso. Poder detectar, investigar y remediar sus datos en riesgo, ya sea que los LLM los utilicen involuntariamente o que sean accesibles para usuarios o grupos indebidos, ayudará a neutralizar rápidamente la posibilidad de una vulneración.
Líder en la industria de BigID Plataforma de gestión de datos y posturas de riesgo Le permite identificar y solucionar con rapidez y precisión los principales riesgos y vulnerabilidades de datos en su entorno, con automatización, inteligencia y facilidad. Identifique, califique y priorice los riesgos críticos de datos por nivel de gravedad según la sensibilidad, la ubicación, la accesibilidad y más. Remedie los datos a su manera. Gestionar de forma centralizada los flujos de trabajo de remediación de datos o descentralizarlos en toda su pila de seguridad de datos.
6. Realizar evaluaciones de riesgo de datos
Realizar evaluaciones periódicas de la seguridad y los riesgos de sus datos es importante para mantener una sólida postura frente a estos riesgos. Estas evaluaciones son una manera sencilla de impulsar continuamente la concienciación y la toma de decisiones sobre sus datos, especialmente en toda la organización de seguridad y con otras partes interesadas, dado que la ciberseguridad y los riesgos se han convertido en preocupaciones de la junta directiva.
Evaluación de riesgos de datos de BigID Los informes se distinguen de las evaluaciones típicas. Con una evaluación completa cobertura en todos los tipos de datos En cualquier ubicación (estructurada y no estructurada, en la nube, híbrida y local), nuestras evaluaciones incorporan toda su información, dondequiera que se encuentre. La amplia gama de casos de uso de seguridad de datos de BigID integra diversos indicadores de riesgo para ahorrarle tiempo y proporcionar información práctica.
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