С внедрением ИИ обработка данных никогда не была более централизованной и доступной. Однако использование ИИ требует надлежащего управления и регулирования, чтобы обеспечить безопасный и этичный обмен данными.

Один набор вопросов управления моделью ИИ в течение жизненного цикла обучения, операционализации моделей (или логического вывода) и переобучения — когда вы переносите свои данные на вычисления, а обратный случай также интересен в том смысле, что вы сейчас предоставленная модель, модель приходит к вашим данным, поэтому ваши данные не перемещаются. Предположительно, это все еще означает, что данные в порядке. Вы можете защитить свои данные, если уверены, что модель каким-либо образом не извлекает данные. Что еще более важно, так это защита модели. Например, мог ли кто-то сделать копию модели и использовать ее для чего-то другого? Кто должен контролировать конфиденциальность модели или защищать интеллектуальную собственность самой модели? В SafeLiShare мы называем это «переносом вычислений в данные». Когда вычисления переходят к данным, вы защищаете вычисления или выполняете тонкую настройку параметров?

Управление ИИ относится к набору политик, процедур и руководств, которые гарантируют, что системы ИИ работают этично и ответственно.

В связи с растущими опасениями по поводу управления ИИ, как ваше предприятие может обеспечить полный контроль за соблюдением требований и конфиденциальность при обмене данными?

Загрузить краткий обзор решения по управлению ИИ, LLM и доступом к данным https://safelishare.com/solution/data-analytics-ai-governance/

Наслаждайтесь беззаботной обработкой данных и моделированием ИИ с помощью передовой платформы шифрования SafeLiShare. Наша среда, контролируемая политиками, гарантирует ответственную работу ИИ, защищая конфиденциальную информацию, обеспечивая прозрачность и снижая предвзятость ИИ, например, из-за злонамеренных входных данных.

Защита конфиденциальных данных

Одна из основных проблем с ИИ заключается в том, что для его эффективной работы требуются большие объемы данных. Эти данные могут включать конфиденциальную информацию, такую ​​как личные данные, финансовые отчеты и информацию о состоянии здоровья.

SafeLiShare находит данные, необходимые для обработки, в озере данных или репозитории данных, извлекает данные и может деидентифицировать их. Эти извлеченные данные шифруются вместе с моделью ИИ перед началом обработки данных, например, обучения модели.

Зашифрованные активы собираются в защищенном анклаве, где обработка данных происходит с гарантированной безопасностью.

После оценки обучения модели модель можно развернуть для обслуживания с использованием другого безопасного анклава, что еще раз создаст защиту для ваших данных и модели для обработки больших объемов конфиденциальных данных потребителей во время логического вывода. Результаты, выдаваемые развернутой моделью, зашифрованы и могут быть расшифрованы только заранее определенным потребителем. Таким образом, дополнительно обеспечивается контроль соответствия потребительских данных, модели и результатов логического вывода.

Обеспечение прозрачности

Каждый безопасный анклав, используемый в процессе обмена данными, создает защищенный от несанкционированного доступа журнал аудита действий, которые произошли в безопасном анклаве. Эти криптографически подписанные журналы предоставляют доказуемые отчеты обо всех действиях, происходящих в процессе обмена данными.

Журналы аудита важны при обработке данных, поскольку они содержат записи обо всех действиях, выполненных с данными. Они могут помочь определить, кто имел доступ к данным, какие изменения были внесены и когда. Эта информация имеет решающее значение для поддержания целостности и безопасности данных, поскольку она обеспечивает полную прозрачность, что позволяет предотвратить любые вредоносные действия до того, как они будут инициированы.

Предотвращение предвзятости ИИ

Когда системы ИИ обучаются на предвзятых данных или разрабатываются с присущими им предубеждениями, они могут увековечить и даже усилить существующие в обществе предубеждения. Это может привести к дискриминации определенных групп людей в таких областях, как прием на работу, кредитование и уголовное правосудие. Кроме того, предвзятость ИИ может подорвать надежность и надежность систем ИИ, что может иметь серьезные последствия в таких областях, как здравоохранение и автономные транспортные средства. Один из способов предотвратить предвзятость ИИ — это постоянное переобучение моделей ИИ. Постоянное обучение может держать команду в курсе новейших методов и технологий, чтобы предотвратить предвзятость ИИ. Еще один способ устранить предвзятость — убедиться, что данные повторного обучения не содержат злонамеренных входных данных.

В то время как многие предприятия устали от использования конфиденциальных данных для многократного повторного обучения, SafeLiShare позволяет легко перенастроить параметры вашей модели и переобучить вашу модель в безопасных анклавах, чтобы вы могли переобучить свои данные с помощью шифрования, гарантируя безопасность ваших данных и модели ИИ. повышая производительность ИИ.

SafeLiShare признает важность управления ИИ для обеспечения безопасного и надежного обмена данными. Внедряя надлежащие методы управления ИИ, такие как безопасность, наблюдение и предотвращение предвзятости, SafeLiShare может помочь предприятиям и организациям защитить свои данные и конфиденциальность своих клиентов. Такой подход не только приносит пользу самим организациям, но и способствует доверию и уверенности в использовании технологии ИИ.

Если вы хотите заказать демонстрацию или обучающую сессию, свяжитесь с нами по адресу [email protected] или посетите https://safelishare.com/, чтобы запланировать демонстрацию.