IA générative inaugure une nouvelle ère d'intelligence et d'automatisation, qui modifie fondamentalement la façon dont nous traitons l'information. L'IA générative excelle dans la production d'images, de textes et de sons, tout en synthétisant de manière transparente divers ensembles de données. En exploitant de vastes quantités de données à la fois données structurées et non structurées pour la formationL'IA générative peut identifier de manière unique des modèles avant de créer quelque chose de nouveau, par opposition à l'analyse de données existantes.
Les organisations tirent parti de l'IA générative, qui s'appuie sur les éléments suivants les grands modèles linguistiques (LLM)L'objectif est de transformer les opérations, d'accroître la productivité, d'optimiser les processus et d'améliorer la prise de décision dans diverses fonctions. Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :
- Soutien à la clientèle : Les LLM automatisent les réponses, aident à créer des bases de connaissances et alimentent les chatbots pour une assistance interne et externe rapide.
- Communication interne : Ils participent à la rédaction de documents, de courriers électroniques et de rapports et améliorent la communication au sein de l'organisation.
- Analyse des données : Les LLM permettent des requêtes en langage naturel, rendant l'analyse des données plus accessible et facilitant l'analyse des tendances.
- Gestion de projet : Les LLM automatisent les tâches et améliorent la communication, ce qui favorise la gestion des projets.
Si l'IA générative a rapidement amélioré nos vies, notre travail et notre apprentissage, il est essentiel de comprendre les risques potentiels liés à son utilisation. En particulier, on s'inquiète de la manière dont les données financières, personnelles et de sécurité sont sensibles et privées. la propriété intellectuelle sont utilisées comme matière première pour la formation des LLM. Malheureusement, ces L'IA générative ouvre une autre voie de risque et la sécurité des données qui y est associée, vie privéeet les implications en matière de gouvernance.
Risques et préoccupations liés à l'IA générative
Exposition aux données sensibles
Les informations utilisées pour former les MLD peuvent, par inadvertance, contenir des données sensibles, personnelles ou réglementées. L'exposition de ce type de données aux mauvaises personnes (tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'organisation) peut conduire à une exposition, un accès, une utilisation non autorisés et, en fin de compte, à une violation - compromettant les individus, les tiers et l'organisation elle-même. Une gouvernance des données et des contrôles solides sont essentiels pour éviter que des données sensibles ne soient incluses dans des ensembles de données de formation.
Préjugés et discrimination
Les LLM sont susceptibles d'apprendre et de perpétuer préjugés présents dans leurs données d'apprentissage. Cela pourrait conduire à des résultats injustes ou discriminatoires. Le contrôle continu, la détection et l'atténuation des préjugés sont des stratégies qui permettent de garantir l'équité et d'éviter les conséquences involontaires.
Hallucinations et désinformation
Des données de mauvaise qualité pour former les MLD peuvent produire un contenu qui n'est pas factuel, conduisant à la création d'hallucinations ou d'informations trompeuses. De meilleurs programmes de qualité et de gouvernance des données devraient être mis en œuvre, ainsi que des mécanismes de validation des données, garantissant que les résultats respectent les normes d'exactitude et de fiabilité.
Manipulation et attaque adverse
Acteurs malveillants et menaces internes peuvent exploiter les vulnérabilités des modèles d'IA pour récupérer délibérément des informations sensibles et réussir à percer de l'intérieur. Les organisations doivent être en mesure de surveiller et de détecter les activités suspectes en plus de mettre en œuvre les mesures et les contrôles appropriés pour protéger leurs données les plus importantes.
Gouverner l'IA générative sans compromettre la sécurité et la confidentialité des données
Voici six principes pour mieux régir l'IA générative sans compromettre la sécurité des données et la protection de la vie privée :
1. Découvrez vos données
La sécurité, la confidentialité et la gouvernance des données commencent par la compréhension de l'environnement des données. Découverte complète des données est essentiel pour sécuriser et protéger vos données les plus sensibles et les plus précieuses, ce qui vous permet de mieux mettre en œuvre le programme remédiation des risques notamment lorsque les outils d'IA générative sont formés sur des données situées dans des parties particulières de votre environnement.
Avec BigID, connectez-vous et recherchez des données sensibles dans n'importe quelle source de données et n'importe quel type de données - dans le nuage ou sur site - des données non structurées et structurées aux ordinateurs centraux, à la messagerie, aux pipelines, aux big data, à NoSQL, à IaaS, à SaaS, aux applications, et plus encore. Numérisation plus rapide des données non structurées 95% avec Hyperscan. Gagnez du temps et évitez les zones d'ombre des données sensibles à travers AWS, PCGet L'azur avec des fonctionnalités d'autodécouverte dans le nuage. Découvrez vos données sur l'ensemble de votre parc, quel que soit l'endroit où elles se trouvent.
2. Classer vos données en fonction du contexte
Trouver ses données est une chose, les connaître en est une autre. Classifier vos données avec un contexte, une vision et une signification plus profonds vous permet de mieux comprendre la nature des données - de quel type de données il s'agit, à qui elles appartiennent, quel est leur degré de sensibilité, où elles se trouvent et qui y a accès. Cela vous permet de mieux gérer les risques liés aux données et de prendre des mesures correctives afin d'empêcher l'exposition et l'utilisation non désirées des MFR.
Avec BigID, combinez les techniques traditionnelles de filtrage avec la classification avancée basée sur le ML et le NLP pour atteindre une précision et une évolutivité inégalées dans la classification des données. Personnaliser et affiner les classificateurs pour localiser des types spécifiques de données sensibles propres à votre organisation. En fin de compte, créez un inventaire complet et dynamique des données sensibles avec des attributs contextuels pour une compréhension holistique.
3. Identifier les données similaires
L'identification de données similaires est essentielle pour garantir que l'IA puisse appliquer efficacement les connaissances acquises à de nouvelles données, ce qui permet d'obtenir des performances plus robustes et plus fiables dans les applications du monde réel. Le processus consiste à exposer l'IA à un large éventail de données afin de garantir un apprentissage solide et d'éviter les comportements indésirables dans des cas spécifiques.
BigID est le premier et le seul fournisseur à proposer l'analyse de clusters, une approche en instance de brevet que BigID exploite pour comparer les données afin d'identifier les similitudes et d'évaluer la dispersion par rapport à une moyenne. L'utilisation de l'analyse de cluster BigID en tandem avec la capacité d'étiquetage de BigID permet aux professionnels de la sécurité et de la gouvernance des données de trouver facilement des documents liés et bientôt des bases de données afin de garantir des stratégies cohérentes de sécurité, de consolidation, de conservation et de minimisation.
4. Étiqueter et marquer vos données
L'étiquetage et le marquage précis avec des détails et un contexte permettent une meilleure gestion et une meilleure application lors de la manipulation et du contrôle de données sensibles telles que les données sur la santé, les données sur la sécurité et les données sur la santé. les informations relatives aux cartes de crédit (PCI), les informations personnelles (PI) et les informations réglementées en matière de santé (PHI). En outre, l'étiquetage, le marquage ou l'annotation des données est essentiel pour la formation des grands modèles de langage (LLM) en fournissant des ensembles de données étiquetées qui servent de vérité de base pour l'apprentissage supervisé. Cela permet aux modèles de comprendre les nuances de la langue, d'apprendre des associations spécifiques à une tâche et d'améliorer les performances globales.
L'effet de levier La découverte et la classification avancées de BigID basées sur la ML et l'IA pour établir une pratique fondamentale et complète d'étiquetage des données qui soit exhaustive, précise et cohérente pour toutes vos données, renforçant ainsi votre capacité à gérer, réguler et contrôler la manière dont ces informations circulent. Intégrer et enrichir les cadres DLP et d'étiquetage natifs dans le nuage et sur site, y compris Microsoft Purview, Google Drive, etc. Mieux étiqueter vos données pour mieux appliquer les politiques de données relatives à la confidentialité et à la protection, ainsi que l'apprentissage LLM supervisé.
5. Détecter les risques liés aux données et y remédier
Gestion proactive de la sécurité des données et de la posture de risque sont essentiels pour atténuer les risques et les vulnérabilités de vos données afin d'empêcher l'exposition, l'accès et l'utilisation. Avoir la capacité de détecter, d'enquêter et de remédier à vos données à risque - que ces données soient involontairement exploitées par des MFR ou accessibles aux mauvais utilisateurs ou groupes - aidera à neutraliser rapidement le risque d'une violation.
La technologie de pointe de BigID plateforme de gestion des données et de la posture de risque vous permet de trouver et de corriger rapidement et précisément les risques et les vulnérabilités les plus importants pour vos données dans tout votre environnement - avec automatisation, intelligence et facilité. Identifiez, évaluez et hiérarchisez les risques liés aux données critiques par niveau de gravité en fonction de la sensibilité, de l'emplacement, de l'accessibilité, etc. Remédiez aux données à votre manière - gérer de manière centralisée les flux de travail de remédiation des données ou les décentraliser dans l'ensemble de votre système de sécurité des données.
6. Évaluer les risques liés aux données
Il est important de procéder à des évaluations régulières de la sécurité de vos données et des risques qui y sont associés pour maintenir une position solide en matière de risques liés à la sécurité des données. Ces évaluations sont un moyen facile de sensibiliser en permanence et de favoriser la prise de décision en ce qui concerne vos données, en particulier au sein de l'organisation de sécurité et avec d'autres parties prenantes, étant donné que la cybersécurité et les risques sont devenus des préoccupations au niveau du conseil d'administration.
Évaluation des risques liés aux données par BigID se distinguent des évaluations habituelles. Grâce à des couverture de tous les types de données Nos évaluations intègrent toutes vos informations, où qu'elles se trouvent (structurées et non structurées, dans le nuage, hybrides et sur site). Le large éventail de cas d'utilisation de BigID en matière de sécurité des données regroupe divers indicateurs de risque afin de vous faire gagner du temps et de vous fournir des informations exploitables.
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