Imaginez un monde où les informations les plus sensibles de votre organisation seraient à un clic d'une exposition potentielle. Dans cette réalité, les modèles d'IA, alimentés par de vastes ensembles de données, pourraient divulguer sans le savoir des informations confidentielles sur les clients, des recherches exclusives ou des informations réglementées. Malheureusement, il ne s'agit pas d'un scénario hypothétique, mais d'un défi bien réel auquel les entreprises sont confrontées aujourd'hui. Avec l'essor de IA générative et son adoption généralisée dans tous les secteurs, la protection de la sécurité, de la confidentialité et de la gouvernance de vos actifs d'IA n'a jamais été aussi critique.
La menace cachée : lorsque les modèles d’IA se souviennent de vos données sensibles
Comme les modèles d'IA traitent de grands ensembles de données, ils peuvent conserver la mémoire des données même après la fin de l'apprentissage. Cette « mémoire » peut contenir des informations sensibles, telles que des données personnelles ou des secrets d'affaires, et pourrait être exposée si elle n'est pas correctement gérée.
Les systèmes d’IA traitent différents types de données – vecteurs, ensembles de données, modèles et invites utilisateur – qui peuvent tous inclure par inadvertance des informations sensibles, privées ou réglementées.
Vecteurs :
- Représentations numériques des données utilisées par les modèles d'IA.
- Les bases de données vectorielles peuvent stocker des données originales et sensibles, telles que PII, dans les vecteurs.
- Ces vecteurs peuvent divulguer des informations confidentielles lorsqu’ils sont référencés par des modèles d’IA.
Ensembles de données :
- Les ensembles de données utilisés pour former les modèles d’IA peuvent inclure des données sensibles (par exemple, des dossiers médicaux, des détails financiers).
- Les modèles d’IA peuvent intégrer des données privées, qui pourraient être exposées lors de leur déploiement.
Modèles:
- Les modèles d’IA traitent de grandes quantités de données, qui peuvent inclure des informations confidentielles.
- Sans surveillance, les modèles peuvent conserver des données sensibles et les exposer via des sorties générées.
Invites utilisateur :
- Les entrées utilisateur (par exemple, le revenu, l’état de santé) peuvent inclure directement informations personnelles sensibles.
- Ces invites peuvent être traitées et exposées par des systèmes d’IA, ce qui peut entraîner des fuites de données involontaires.
Pourquoi vous ne pouvez pas sécuriser ce que vous ne pouvez pas voir : la visibilité dans les modèles d'IA est cruciale pour la sécurité des données
Comprendre le contenu de vos modèles d'IA est essentiel pour sécuriser les informations sensibles. Face à la généralisation de la prise de décision basée sur l'IA, les organisations doivent comprendre à quelles données leurs modèles ont accès et comment ils les traitent. Sans cette visibilité, elles s'exposent à des risques de fuites de données accidentelles, de violations réglementaires et de perte de confiance.
1. Prévention des fuites et de l’exposition des données :
Les modèles d'IA sont souvent considérés comme des « boîtes noires », ce qui rend floue la manière dont ils traitent et génèrent leurs résultats. Sans visibilité, les organisations risquent une exposition accidentelle des données, par exemple un modèle entraîné sur des données financières sensibles révélant ces données par inadvertance lors de la génération des résultats. Une surveillance continue garantit la sécurité et la protection des informations sensibles.
2. Assurer le respect des réglementations en matière de confidentialité :
Des réglementations comme GDPR et CCPA obliger les organisations à protéger les données personnelles. Sans une surveillance adéquate, les modèles d'IA peuvent enfreindre involontairement ces lois, ce qui peut entraîner des amendes et nuire à la réputation. Une visibilité complète des processus d'IA contribue à garantir la conformité et à réduire les risques de conséquences juridiques et financières.
3. Améliorer la confiance et la responsabilité :
Transparence dans les systèmes d'IA Favorise la confiance entre clients et parties prenantes. En surveillant activement la circulation des données dans vos modèles d'IA, vous démontrez votre responsabilité et votre engagement envers une utilisation responsable de l'IA, renforçant ainsi la confiance dans la sécurité des données et la conformité réglementaire de votre organisation.
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1. Découverte automatique complète des ressources de données IA
Découverte automatique de BigID va au-delà de l'analyse traditionnelle des données en détectant les actifs d'IA gérés et non gérés environnements en nuage et sur site. À partir de bases de données vectorielles utilisées dans Génération améliorée par récupération (RAG) Des grands modèles de langage (LLM), BigID identifie, inventorie et cartographie automatiquement tous les actifs de données liés à l'IA, y compris les modèles, les ensembles de données et les vecteurs. Cette visibilité à 360 degrés sur votre écosystème d'IA est une première étape essentielle pour protéger votre organisation.
2. Premier DSPM à scanner des bases de données vectorielles IA
Les bases de données vectorielles constituent l'épine dorsale de votre pipeline d'IA, mais elles présentent également des risques de sécurité. Dans le processus RAG, les vecteurs conservent la mémoire des données d'origine auxquelles ils font référence, stockant potentiellement des informations sensibles à votre insu. BigID est la première plateforme DSPM à analyser et sécuriser les données sensibles au sein de votre système. bases de données vectorielles, détecter et atténuer l'exposition des informations personnelles identifiables (PII) et d'autres données à haut risque intégrées dans les vecteurs.
3. Découverte automatique étendue pour les modèles d'IA
BigID est un pionnier de la découverte de modèles en étendant ses découverte automatique Des fonctionnalités pour les environnements sur site, cloud et NAS (Network Attached Storage). En identifiant, inventoriant et évaluant automatiquement les risques liés aux modèles d'IA, BigID offre aux organisations une visibilité et un contrôle complets sur leurs ressources d'IA. Cette approche globale garantit la sécurisation, la surveillance et la gestion optimales des modèles dans tous les environnements de données, permettant ainsi aux organisations d'anticiper l'évolution des risques et des exigences de conformité.
4. Alerte et gestion de la posture de risque
Les systèmes d’IA introduisent des risques liés aux données qui vont au-delà des données elles-mêmes : ils s’étendent également à ceux qui les possèdent. accéder aux données et modèles sensibles. BigID amélioré alerte de posture de risque suit et gère en permanence les risques d'accès, offrant une visibilité sur l'accès aux données. Ceci est particulièrement crucial dans les environnements d'IA, où de grands groupes d'utilisateurs interagissent souvent avec des modèles et des ensembles de données sensibles. Avec BigID, vous pouvez évaluer proactivement l'exposition des données, appliquer des contrôles d'accès et renforcer la sécurité pour protéger vos données d'IA.
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Alors que l'IA transforme les industries, la sécurisation des données qui alimentent ces systèmes est essentielle pour maintenir la confiance et la conformité. BigID offre une visibilité complète sur l'écosystème de votre modèle d'IA, permettant à votre organisation de relever les défis d'un monde dominé par l'IA.
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