IA Generativa está inaugurando uma nova era de inteligência e automação, remodelando fundamentalmente a forma como processamos informações. A IA generativa se destaca na produção de imagens, texto e áudio, sintetizando perfeitamente diversos conjuntos de dados. Ao aproveitar vastas quantidades de ambos dados estruturados e não estruturados para treinamentoA IA generativa consegue identificar padrões de forma única antes de criar algo novo, em vez de apenas analisar dados existentes.
As organizações aproveitam a IA generativa, que aproveita grandes modelos de linguagem (LLMs)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 mestres em Direito (LLMs) auxiliam na elaboração de documentos, e-mails e relatórios, e aprimoram a comunicação dentro da organização.
- Análise de dados: As LLMs permitem consultas em linguagem natural, tornando a análise de dados mais acessível e auxiliando na análise de tendências.
- Gerenciamento de projetos: As LLMs automatizam tarefas e melhoram a comunicação, otimizando a gestão de projetos.
Embora a IA generativa tenha aprimorado rapidamente nossas vidas, trabalho e aprendizado, é crucial entender os riscos potenciais associados ao seu uso. Especificamente, existem preocupações sobre como dados financeiros, pessoais e outros dados sensíveis e privados podem ser expostos. propriedade intelectual Os dados estão sendo usados como material de treinamento para LLMs. Infelizmente, isso A IA generativa abre outra avenida de riscos. e a segurança de dados associada, privacidadee implicações para a governança.
Riscos e preocupações com a IA generativa
Exposição de dados sensíveis
As informações utilizadas para treinar profissionais de Direito podem, inadvertidamente, incluir dados sensíveis, pessoais ou regulamentados. Expor esse tipo de dado a pessoas não autorizadas (tanto dentro quanto fora da organização) pode levar à exposição, acesso e uso não autorizados, e, em última instância, a uma violação de segurança – 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 mestres em direito (LLMs) são suscetíveis à aprendizagem e à perpetuação. preconceitos presentes em seus dados de treinamento. Isso pode levar a resultados injustos ou discriminatórios. O monitoramento contínuo, a detecção de vieses e a mitigação são estratégias para garantir a equidade e evitar consequências indesejadas.
Alucinações e Desinformação
Dados de baixa qualidade para treinar profissionais de Direito podem gerar conteúdo impreciso, levando à criação de alucinações ou informações enganosas. É necessário implementar programas de melhoria na qualidade e governança dos dados, juntamente com mecanismos de validação, garantindo que os resultados atendam aos padrões de precisão e confiabilidade.
Manipulação e Ataque Adversário
Atores maliciosos e ameaças internas É possível explorar vulnerabilidades em modelos de IA para obter informações confidenciais de forma intencional e realizar ataques bem-sucedidos a partir de dentro. As organizações precisam ser capazes de monitorar e detectar atividades suspeitas, além de implementar as medidas e os 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 uma melhor governança da 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 garantir a segurança e a proteção dos seus dados mais sensíveis e valiosos, permitindo-lhe implementar melhor a remediação de riscos esforços – especialmente quando ferramentas de IA generativa estão sendo treinadas em dados localizados em partes específicas do seu ambiente.
Com o BigID, conecte-se e analise dados confidenciais em qualquer fonte e tipo de dados – nuvem ou 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 rapidamente com o Hyperscan.Economize tempo e evite pontos cegos de dados sensíveis em toda a organização. AWS, GCP, e Azul Com recursos de descoberta automática na nuvem, descubra seus dados em toda a sua infraestrutura, independentemente de onde estejam armazenados.
2. Classifique seus dados com base no contexto.
Encontrar seus dados é uma coisa – conhecê-los é outra. Classificando seus dados com contexto, insights e significados mais profundos. Permite compreender melhor a natureza dos dados – que tipo de dados são, a quem pertencem, qual o seu nível de sensibilidade, onde estão armazenados e quem tem acesso a eles. Isto possibilita uma melhor gestão do risco de dados e a sua remediação, prevenindo a exposição e a utilização indevidas por parte de entidades de gestão de dados.
Com o BigID, combine técnicas tradicionais de reconhecimento de padrões com classificação avançada baseada em aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para alcançar precisão e escalabilidade incomparáveis na classificação de dados. Personalize e ajuste os classificadores. Para localizar tipos específicos de dados sensíveis exclusivos da sua organização. Em última análise, construa um inventário de dados sensíveis completo e dinâmico com atributos contextuais para uma compreensão holística.
3. Identificar dados semelhantes
Identificar dados semelhantes é essencial para garantir que a IA possa aplicar efetivamente o conhecimento adquirido a dados novos e nunca vistos antes, resultando em um desempenho mais robusto e confiável em aplicações do mundo real. O processo envolve expor a IA a uma ampla gama de dados para garantir um aprendizado robusto e evitar comportamentos indesejáveis em instâncias específicas.
A BigID é a primeira e única fornecedora que oferece análise de cluster, uma abordagem com patente pendente que a BigID utiliza para comparar dados, identificar similaridades e pontuar a dispersão em relação à média. A utilização da análise de cluster da BigID em conjunto com a sua capacidade de rotulagem facilita aos profissionais de segurança e governança de dados a localização de documentos relacionados e, em breve, de bancos de dados, garantindo estratégias consistentes de segurança, consolidação, retenção e minimização.
4. Rotule e marque seus dados
A rotulagem e a etiquetagem precisas, com detalhes e contexto, permitem uma melhor gestão e aplicação de medidas no tratamento e monitoramento de dados sensíveis, 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 verdade fundamental para o aprendizado supervisionado. Isso permite que os modelos compreendam nuances da linguagem, aprendam associações específicas da tarefa e melhorem o desempenho geral.
Aproveitar Descoberta e classificação avançadas baseadas em aprendizado de máquina e inteligência artificial do BigID Estabelecer 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 as estruturas nativas de DLP e rotulagem na nuvem e em infraestruturas locais, incluindo Microsoft Purview, Google Drive e muito mais. Rotule melhor seus dados para aplicar políticas de privacidade e proteção de dados com mais eficácia, além de otimizar o aprendizado supervisionado em nível de mestrado em direito (LLM).
5. Detecte e corrija os riscos dos seus dados
Gestão proativa da segurança de dados e da postura de risco São vitais para mitigar os riscos e vulnerabilidades dos seus dados, prevenindo a exposição, o acesso e o uso indevido. A capacidade de detectar, investigar e remediar os dados em risco — seja o uso inadvertido por empresas de gestão de riscos ou o acesso a usuários ou grupos indevidos — ajudará a neutralizar rapidamente a possibilidade de uma violação.
Líder do setor da BigID plataforma de gerenciamento de dados e postura de risco Permite encontrar e corrigir de forma rápida e precisa os maiores riscos e vulnerabilidades de dados em todo o seu ambiente, com automação, inteligência e facilidade. Identifique, classifique e priorize riscos críticos de dados por nível de gravidade, considerando sensibilidade, localização, acessibilidade e muito mais. Corrija os dados do seu jeito. Gerenciar centralmente os fluxos de trabalho de remediação de dados ou descentralizá-los em toda a sua infraestrutura de segurança de dados.
6. Realizar avaliações de risco de dados
Realizar avaliações regulares da segurança e dos riscos dos seus dados é fundamental para manter uma postura robusta em relação à segurança cibernética. Essas avaliações são maneiras simples de promover continuamente a conscientização e a tomada de decisões sobre seus dados, principalmente em toda a organização de segurança e com outras partes interessadas, visto que a segurança cibernética e os riscos se tornaram preocupações de nível diretivo.
Avaliação de Risco de Dados da BigID Os relatórios se destacam das avaliações típicas. Com abrangência completa. cobertura em todos os tipos de dados Independentemente da localização (estruturada e não estruturada, em nuvem, híbrida e local), nossas avaliações incorporam todas as suas informações, onde quer que estejam armazenadas. 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 acionáveis.
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