IA generativa está inaugurando uma nova era de inteligência e automação, remodelando fundamentalmente a maneira como processamos informações. A IA generativa se destaca na produção de imagens, texto e áudio, ao mesmo tempo em que sintetiza diversos conjuntos de dados de forma integrada. Ao aproveitar vastas quantidades de ambos dados estruturados e não estruturados para treinamento, a IA generativa pode identificar padrões exclusivamente antes de criar algo novo, em vez de apenas analisar dados existentes.
As organizações alavancam a IA generativa, que alavanca grandes modelos de linguagem (LLMs), para transformar operações, aumentar a produtividade, otimizar processos e aprimorar a tomada de decisões em diversas funções. Casos de uso comuns incluem:
- Suporte ao cliente: Os LLMs automatizam respostas, auxiliam na criação de bases de conhecimento e potencializam chatbots para suporte interno e externo rápido.
- Comunicação interna: Os LLMs auxiliam na elaboração de documentos, e-mails e relatórios, além de melhorar a comunicação dentro da organização.
- Análise de dados: Os LLMs permitem consultas em linguagem natural, tornando a análise de dados mais acessível e auxiliando na análise de tendências.
- Gerenciamento de projetos: Os LLMs automatizam tarefas e melhoram a comunicação, aprimorando o gerenciamento de projetos.
Embora a IA generativa tenha aprimorado rapidamente nossas vidas, trabalho e aprendizado, é crucial compreender os riscos potenciais associados ao seu uso. Especificamente, há preocupações sobre o quão sensíveis e privadas são as informações financeiras, pessoais e propriedade intelectual Os dados estão sendo usados como matéria-prima de treinamento para LLMs. Infelizmente, isso A IA generativa abre outra via de risco e segurança de dados associada, privacidade, e implicações de governança.
Riscos e preocupações com IA generativa
Exposição de dados sensíveis
As informações utilizadas para treinar LLMs podem inadvertidamente incluir dados sensíveis, pessoais ou regulamentados. Expor esse tipo de dados às pessoas erradas (tanto dentro quanto fora da organização) pode levar à exposição, ao acesso, ao uso não autorizados e, por fim, a uma violação – comprometendo indivíduos, terceiros e a própria organização. Uma governança e controles de dados robustos são cruciais para evitar que dados sensíveis sejam incluídos em conjuntos de dados de treinamento.
Preconceito e Discriminação
Os LLMs são suscetíveis de aprender e perpetuar preconceitos presentes em seus dados de treinamento. Isso pode levar a resultados injustos ou discriminatórios. Monitoramento contínuo, detecção de vieses e mitigação são estratégias para garantir a imparcialidade e prevenir consequências indesejadas.
Alucinações e desinformação
Dados de baixa qualidade para a formação de LLMs podem produzir conteúdo não factual, levando à criação de alucinações ou informações enganosas. Programas de melhor qualidade e governança de dados devem ser implementados, juntamente com mecanismos de validação de dados, garantindo que os resultados mantenham os padrões de precisão e confiabilidade.
Manipulação e Ataque Adversário
Atores maliciosos e ameaças internas podem explorar vulnerabilidades em modelos de IA para recuperar intencionalmente informações confidenciais e realizar com sucesso uma violação interna. As organizações devem ser capazes de monitorar e detectar atividades suspeitas, além de implementar as medidas e controles adequados para proteger seus dados mais importantes.
Governe a IA Generativa sem Comprometer a Segurança e a Privacidade dos Dados
Aqui estão seis princípios para melhor governar a IA generativa sem comprometer a segurança e a privacidade dos dados:
1. Descubra seus dados
A segurança, a privacidade e a governança de dados começam com a compreensão do seu ambiente de dados. Descoberta abrangente de dados é fundamental para proteger e proteger seus dados mais sensíveis e valiosos, permitindo que você implemente melhor remediação de riscos esforços – especialmente quando ferramentas de IA generativas estão sendo treinadas em dados localizados em partes específicas do seu ambiente.
Com o BigID, conecte-se e escaneie dados confidenciais em qualquer fonte e tipo de dados — na nuvem ou no local —, desde dados estruturados e não estruturados até mainframes, mensagens, pipelines, big data, NoSQL, IaaS, SaaS, aplicativos e muito mais. Digitalize dados não estruturados 95% mais rápido com Hyperscan. Economize tempo e evite pontos cegos de dados confidenciais AWS, GCPe Azul com recursos de descoberta automática na nuvem. Descubra seus dados em todo o seu patrimônio, independentemente de onde eles estejam.
2. Classifique seus dados com contexto
Encontrar seus dados é uma coisa, conhecê-los é outra. Classificando seus dados com contexto, percepção e significado mais profundos permite que você entenda melhor a natureza dos dados – que tipo de dados são, a quem pertencem, quão sensíveis são, onde estão e quem tem acesso a eles. Isso permite que você gerencie melhor o risco e a remediação de dados para evitar exposição e uso indesejados por parte de LLMs.
Com o BigID, combine técnicas tradicionais de correspondência de padrões com classificação avançada baseada em ML e PNL para obter precisão e escalabilidade incomparáveis na classificação de dados. Personalize e ajuste os classificadores para localizar tipos específicos de dados sensíveis exclusivos da sua organização. Por fim, crie um inventário completo e dinâmico de dados sensíveis com atributos contextuais para uma compreensão holística.
3. Identifique dados semelhantes
Identificar dados semelhantes é essencial para garantir que a IA possa aplicar efetivamente o conhecimento adquirido a dados novos e inéditos, resultando em um desempenho mais robusto e confiável em aplicações do mundo real. O processo envolve a exposição da IA a uma ampla gama de dados para garantir um aprendizado robusto e evitar comportamentos indesejados em instâncias específicas.
A BigID é a primeira e única fornecedora de análise de cluster, uma abordagem com patente pendente que a BigID utiliza para comparar dados a fim de identificar similaridades e pontuar a dispersão a partir de uma média. O uso da análise de cluster da BigID em conjunto com o recurso de rotulagem da BigID facilita a localização de documentos e bancos de dados relacionados por profissionais de segurança e governança de dados, garantindo estratégias consistentes de segurança, consolidação, retenção e minimização.
4. Rotule e marque seus dados
A rotulagem e a marcação precisas com detalhes e contexto permitem melhor gerenciamento e aplicação ao manusear e monitorar dados confidenciais como informações de cartão de crédito (PCI), informações pessoais (PI) e informações de saúde regulamentadas (PHI)Além disso, a rotulagem, marcação ou anotação de dados é essencial para o treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), fornecendo conjuntos de dados rotulados que servem como base para o aprendizado supervisionado. Isso permite que os modelos compreendam as nuances da linguagem, aprendam associações específicas da tarefa e melhorem o desempenho geral.
Alavancagem Descoberta e classificação avançadas baseadas em ML e IA da BigID Estabeleça uma prática de rotulagem de dados fundamental e abrangente, completa, precisa e consistente para todos os seus dados, fortalecendo sua capacidade de gerenciar, regular e controlar o fluxo dessas informações. Integre e enriqueça estruturas nativas de DLP e rotulagem na nuvem e no local, incluindo Microsoft Purview, Google Drive e muito mais. Rotule melhor seus dados para aplicar melhor as políticas de privacidade e proteção de dados, além de oferecer aprendizado supervisionado em LLM.
5. Detecte e corrija os riscos dos seus dados
Segurança proativa de dados e gerenciamento de postura de risco são vitais para mitigar os riscos e vulnerabilidades dos seus dados, prevenindo a exposição, o acesso e o uso. Ter a capacidade de detectar, investigar e remediar seus dados em risco – estejam eles sendo utilizados involuntariamente por LLMs ou acessíveis a usuários ou grupos errados – ajudará a neutralizar rapidamente a chance de uma violação.
Líder do setor da BigID plataforma de gerenciamento de postura de dados e risco permite que você encontre e corrija de forma rápida e precisa os maiores riscos e vulnerabilidades de dados em todo o seu ambiente – com automação, inteligência e facilidade. Identifique, pontue e priorize riscos críticos de dados por nível de gravidade, de acordo com sensibilidade, localização, acessibilidade e muito mais. Corrija os dados do seu jeito – gerenciar centralmente fluxos de trabalho de correção de dados ou descentralizá-los em sua pilha de segurança de dados.
6. Realizar avaliações de risco de dados
Realizar avaliações regulares da segurança e dos riscos dos seus dados é importante para manter uma postura sólida em relação aos riscos de segurança de dados. Essas avaliações são maneiras fáceis de impulsionar continuamente a conscientização e a tomada de decisões em relação aos seus dados, especialmente em toda a organização de segurança e com outras partes interessadas, visto que a segurança cibernética e os riscos se tornaram preocupações de nível de diretoria.
Avaliação de Risco de Dados da BigID os relatórios se destacam das avaliações típicas. Com abrangente cobertura em todos os tipos de dados e locais (estruturados e não estruturados, na nuvem, híbridos e locais), nossas avaliações incorporam todas as suas informações, onde quer que estejam. A ampla gama de casos de uso de segurança de dados da BigID agrega diversos indicadores de risco para economizar seu tempo e fornecer insights práticos.
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