Imagine un mundo donde la información más sensible de su organización está a un clic de ser expuesta. En esta realidad, los modelos de IA, basados en vastos conjuntos de datos, podrían filtrar, sin saberlo, información confidencial de clientes, investigaciones exclusivas o información regulada. Desafortunadamente, este no es un escenario hipotético, sino un desafío muy real que enfrentan las empresas hoy en día. Con el auge de... IA generativa y su adopción generalizada en todas las industrias, salvaguardar la seguridad, la privacidad y la gobernanza de sus activos de IA nunca ha sido más crítico.
La amenaza oculta: cuando los modelos de IA recuerdan sus datos confidenciales
A medida que los modelos de IA procesan grandes conjuntos de datos, pueden conservar la memoria de los datos incluso después de completar el entrenamiento. Esta "memoria" puede contener información confidencial, como datos personales o secretos comerciales, y podría quedar expuesta si no se gestiona adecuadamente.
Los sistemas de IA manejan distintos tipos de datos (vectores, conjuntos de datos, modelos e indicaciones de usuario), todos los cuales pueden incluir, inadvertidamente, información sensible, privada o regulada.
Vectores:
- Representaciones numéricas de datos utilizados por modelos de IA.
- Las bases de datos vectoriales pueden almacenar datos originales y confidenciales, como PII, dentro de los vectores.
- Estos vectores pueden filtrar información confidencial cuando son referenciados por modelos de IA.
Conjuntos de datos:
- Los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA pueden incluir datos confidenciales (por ejemplo, registros médicos, detalles financieros).
- Los modelos de IA pueden incorporar datos privados, que podrían quedar expuestos durante su implementación.
Modelos:
- Los modelos de IA procesan grandes cantidades de datos, que pueden incluir información confidencial.
- Sin supervisión, los modelos pueden retener datos confidenciales y exponerlos a través de los resultados generados.
Indicaciones para el usuario:
- Las entradas del usuario (por ejemplo, ingresos, condiciones de salud) pueden incluir directamente información personal sensible.
- Estos avisos pueden ser procesados y expuestos por sistemas de IA, lo que provoca fugas de datos involuntarias.
Por qué no se puede proteger lo que no se ve: la visibilidad en los modelos de IA es crucial para la seguridad de los datos
Comprender el contenido de sus modelos de IA es fundamental para proteger la información confidencial. A medida que la toma de decisiones basada en IA se generaliza, las organizaciones deben comprender a qué datos tienen acceso sus modelos y cómo los procesan. Sin esta visibilidad, las organizaciones se enfrentan al riesgo de fugas accidentales de datos, infracciones normativas y pérdida de confianza.
1. Prevención de fugas y exposición de datos:
Los modelos de IA suelen considerarse "cajas negras", lo que dificulta la claridad de cómo procesan y generan resultados. Sin visibilidad, las organizaciones se arriesgan a la exposición accidental de datos, como que un modelo entrenado con datos financieros sensibles los revele inadvertidamente durante la generación de resultados. La monitorización continua garantiza la seguridad y protección de la información sensible.
2. Garantizar el cumplimiento de la normativa de privacidad:
Regulaciones como GDPR y CCPA Exigir a las organizaciones que protejan los datos personales. Sin una supervisión adecuada, los modelos de IA pueden infringir estas leyes involuntariamente, lo que conlleva multas y daños a la reputación. Obtener visibilidad completa de los procesos de IA ayuda a garantizar el cumplimiento normativo, reduciendo el riesgo de consecuencias legales y financieras.
3. Mejorar la confianza y la rendición de cuentas:
Transparencia en los sistemas de IA Fomenta la confianza entre clientes y partes interesadas. Al supervisar activamente el flujo de datos a través de sus modelos de IA, demuestra responsabilidad y compromiso con el uso responsable de la IA, lo que genera confianza en la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo de su organización.
Transforme el riesgo de la IA en confianza empresarial: obtenga visibilidad completa de su ecosistema de IA con BigID
BigID es el primero y único Solución DSPM Para ofrecer un descubrimiento integral y automatizado de activos de datos de IA, incluyendo bases de datos vectoriales y modelos. Con clasificadores especializados, plantillas de escaneo y políticas, BigID le permite identificar y evaluar activos de IA, revelando información confidencial, desde datos sensibles hasta contenido regulado y regulado por marcos de seguridad.
1. Descubrimiento automático completo de activos de datos de IA
Descubrimiento automático de BigID Va más allá del escaneo de datos tradicional al detectar activos de IA administrados y no administrados. entornos en la nube y locales. A partir de bases de datos vectoriales utilizadas en Generación aumentada por recuperación (RAG) Para los grandes modelos de lenguaje (LLM), BigID identifica, inventaria y mapea automáticamente todos los activos de datos relacionados con la IA, incluyendo modelos, conjuntos de datos y vectores. Esta visibilidad integral de su ecosistema de IA es un primer paso fundamental para proteger su organización.
2. Primer DSPM en escanear bases de datos vectoriales de IA
Las bases de datos vectoriales son la columna vertebral de su flujo de trabajo de IA, pero también presentan riesgos de seguridad. En el proceso RAG, los vectores conservan la memoria de los datos originales a los que hacen referencia, lo que podría almacenar información confidencial sin su conocimiento. BigID es la primera plataforma DSPM que escanea y protege datos confidenciales dentro de... bases de datos vectoriales, detectando y mitigando la exposición de información de identificación personal (PII) y otros datos de alto riesgo incrustados en vectores.
3. Descubrimiento automático ampliado para modelos de IA
BigID es pionero en el descubrimiento de modelos al ampliar su autodescubrimiento Capacidades en entornos locales, en la nube y de almacenamiento conectado a red (NAS). Al identificar, inventariar y evaluar automáticamente los modelos de IA para detectar riesgos, BigID proporciona a las organizaciones visibilidad y control totales sobre sus activos de IA. Este enfoque integral garantiza la protección, la supervisión y la gestión adecuadas de los modelos en todos los entornos de datos, lo que ayuda a las organizaciones a anticiparse a la evolución de los riesgos y los requisitos de cumplimiento.
4. Alerta y gestión de la postura de riesgo
Los sistemas de IA introducen riesgos de datos que van más allá de los datos en sí mismos: también se extienden a quién los tiene. acceso a datos y modelos sensibles. BigID mejorado alerta de postura de riesgo Monitorea y gestiona continuamente los riesgos de acceso, lo que proporciona visibilidad sobre quién puede acceder a qué datos. Esto es especialmente crucial en entornos de IA, donde grandes grupos de usuarios suelen interactuar con modelos y conjuntos de datos sensibles. Con BigID, puede evaluar proactivamente la exposición de datos, implementar controles de acceso y reforzar la seguridad para mantener sus datos de IA protegidos.
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A medida que la IA transforma las industrias, proteger los datos que impulsan estos sistemas es fundamental para mantener la confianza y el cumplimiento normativo. BigID proporciona visibilidad completa de su ecosistema de modelos de IA, lo que permite a su organización afrontar los desafíos de un mundo impulsado por la IA.
- Mayor confianza: Fortalezca la confianza en sus sistemas de IA gestionando de forma proactiva los riesgos de seguridad.
- Postura de seguridad más fuerte: Proteja sus activos más valiosos (sus datos y su reputación) con una gestión de riesgos avanzada.
- Gobernanza de datos optimizada: Garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad minimizando los riesgos de exposición de datos.
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