Analityka danych biznesowych może być niezwykle przydatna dla decydentów, a ponieważ integracja AI z miejscem pracy staje się bardziej powszechna, wiele zespołów widzi wartość w proszeniu LLM o pomoc w zakresie destylacji, które można wykonać z zastrzeżonych zestawów danych. Chociaż z pewnością należy zachęcać do tej praktyki, należy ją ostrożnie obsługiwać, aby zachować bezpieczeństwo danych i prywatność.
Według raportu bezpieczeństwa i zarządzania Immuta AI, 80% ekspertów danych Zgadzam się, że AI sprawia, że bezpieczeństwo danych jest trudniejsze. Ponadto 88% specjalistów danych twierdzi, że pracownicy ich organizacji korzystają z sztucznej inteligencji, ale tylko 50% twierdzi, że strategia bezpieczeństwa danych ich organizacji nadaje wskaźnik ewolucji AI.
Głównym problemem jest to, że ludzie często wysyłają dane do LLM w ramach swoich bieżących przepływów pracy, bez biorąc pod uwagę bezpieczeństwa. Wiele organizacji nie ma nawet podstawowego monitorowania lub widoczności w tym, co jest używane AI, w zjawisku znanym jako „AI Shadow”.
Najważniejszym problemem AI dla 56% specjalistów danych jest ryzyko poufnej ekspozycji na dane za pośrednictwem monitu AI. Dwa elementy muszą mieć miejsce, aby wystąpił szybki wyciek: dane wejściowe użytkownika (poufne dane przesłane przez pracowników) i wyjście modelu (gdy LLM generuje lub ujawnia poufne informacje komuś innemu, na podstawie wcześniejszych interakcji lub danych szkoleniowych).
Te wycieki są bardziej powszechne, niż można by założyć, jak pokazano Incydent Deepseek Od stycznia 2025 r. Ukazano miliony dzienników czatu, kluczy API i innych poufnych informacji, wpływające na wiele organizacji. Podobny incydent miał miejsce z Chatgpt wcześniej w jego rozwoju.
Oto pięć sposobów, w jakie organizacje mogą zapobiegać wyciekom danych podczas korzystania z LLM.
1. Unikaj zapewnienia bezpośredniego dostępu do AI do danych
LLM nigdy nie powinny łączyć się bezpośrednio z produkcyjnymi bazami danych lub wrażliwymi systemami. To ochroni cię przed sytuacjami takimi jak wyciek Deepseek. Nawet jeśli występuje wyciek, nie można ujawnić poufnych danych, jeśli AI nigdy nie uzyskała dostępu do surowych danych. Świetnym sposobem na podejście jest zbudowanie warstwy, która przesłania dane przed przekazaniem zapytań do LLM.
Analityka piramid jest rozwiązaniem inteligencji decyzyjnej, które oddziela warstwę AI od rzeczywistych danych bez naruszenia jakości wyników. Działa, gdy użytkownik zadaje chatbot AI Pyramid o pytanie, silnik wysyła następnie wersję pytania do zewnętrznego modelu AI wyboru użytkownika, wraz z opisem dostępnych danych.
Następnie Pyramid uruchamia zapytanie we własnym środowisku i zwraca wyniki w postaci interaktywnych pulpitów nawigacyjnych, wykresów lub raportów. LLM nigdy nie oddziałuje bezpośrednio z danymi organizacji, ale nadal otrzymujesz pełne korzyści z wglądu napędzanego sztuczną inteligencją.
2. Wdrożenie silnych kontroli dostępu
Dostęp do LLM nigdy nie powinien być wolny dla wszystkich, szczególnie w większych organizacjach. Musi istnieć wyraźny zestaw zasad określających, kto może użyć LLM, w których kontekstach i na jakich warunkach. Dostęp powinien być przyznawany na podstawie ról pracowników, wdrażany z odpowiednimi ograniczeniami zarówno dla danych danych, jak i modelu.
Kontrola dostępu oparta na ról (RBAC) bezpośrednio wspiera egzekwowanie zasady najmniejszego przywileju, niezbędnego elementu nowoczesnego programu bezpieczeństwa. Ta zasada zapewnia, że użytkownicy, modele i podłączone narzędzia mają tylko minimalny dostęp i możliwości potrzebne do wykonywania swoich zadań.
Dojrzałe organizacje AI mogą nawet korzystać z serwera MCP (Model Context Protocol), który pozwala zespołom kontrolować, w jaki sposób LLMS interakcja z zasobami zewnętrznymi poprzez przekładanie zapytań AI na działania takie jak połączenia API lub wyszukiwania bazy danych. Ponieważ serwery MCP regularnie wchodzą w interakcje z wrażliwymi systemami i danymi, należy je skonfigurować z zasadami Zero Trust. Oznacza to sprawdzanie poprawności każdego żądania i rejestrowanie wszystkich aktywności.
3. Rethink Szybki inżynieria
Podpisy to sposób, w jaki każdy użytkownik może wchodzić w interakcje z LLM. Jeśli nie jest zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie, podpowiedzi stają się poważną wrażliwością. Systemy AI muszą być w stanie odróżnić uzasadniony monit od szkodliwego. Istnieją dwa kroki, aby to osiągnąć.
Pierwszym krokiem jest wdrożenie reguł sprawdzania poprawności wszystkich monitów przychodzących, które sprawdzają podejrzane wzorce, w tym polecenia osadzone (na przykład typy hakerzy mogą używać w zastrzykach SQL) lub próbuje zastąpić instrukcje systemu. Walidacja wejściowa i dezynfekcja są standardową praktyką w zakresie bezpieczeństwa sieci, a teraz należy je zastosować do systemów AI w ten sam sposób.
Aby uzyskać jeszcze większą ochronę, organizacje mogą wdrożyć takie narzędzie LLM Guardktórego dedykowane analizy skanera wstrzykiwania wywołuje podpowiedzi w czasie rzeczywistym i może złapać zaawansowane próby manipulacji, których filtry oparte na regułach mogą przegapić.
4. Zaloguj się i monitoruj wyjście i użycie AI
LLM powinny być traktowane jak każda inna technologia w branży. Wiele organizacji monitoruje laptopy i zastosowanie aplikacji, a modele AI potrzebują tyle samo nadzoru.
Śledź, o co pytano, jakie reakcje są generowane i kto wchodzi w interakcję z modelem. Spowoduje to spowodowanie wszelkich niewłaściwych użytku lub naruszeń zasad, ale także wszelkich problemów z modelem, który może prowadzić do wycieku danych.
Celem tych środków nie jest nadzór, ale zapewnienie działalności LLM i jest stosowany bezpiecznie, etycznie i zgodnie z przeznaczeniem. W końcu jest to system biznesowy, który dotyka wrażliwych danych, więc musi być traktowany jak jeden.
5. Szkoń pracowników w zakresie ryzyka LLM
Nawet przy najbardziej restrykcyjnych kontroli bezpieczeństwa pracownicy mogą nadal stanowić ryzyko. Mogą udostępniać nadmiernie wrażliwe dane z modelem, polegać na niezatwierdzonych narzędziach AI lub przyjmować wszystko, co LLM generuje jako fakt.
Aby rozwiązać ten problem, platformy szkoleniowe uświadamiające, takie jak Ninjio Teraz oferuj moduły specyficzne dla AI, które szkolą i edukują pracowników w zakresie różnych najlepszych praktyk i ryzyka związanych z używaniem LLM. Pracownicy nauczą się unikać udostępniania wrażliwych informacji lub korzystania z niezmienionych narzędzi AI i oceniają wyniki generowane przez AI przed działaniem na nich.
Niezależnie od tego, czy za pośrednictwem zewnętrznego dostawcy, czy wewnętrznej inicjatywy, szkolenie bezpieczeństwa wokół AI jest koniecznością dla każdej organizacji, która planuje wdrożyć LLM w znaczący sposób.
Ostateczne myśli
LLM są potężną, ale stosunkowo niedojrzałą technologią. Pomimo wysiłków na rzecz standaryzacji praktyk bezpieczeństwa w zakresie ich użytkowania i rozwoju, nadal istnieje duże ryzyko dla organizacji, co może spowodować wycieki danych.
Z tego powodu bezpieczeństwo powinno być wbudowane w każdą warstwę implementacji LLM. Środki omówione w tym artykule stanowią solidne podstawy do bezpiecznego i odpowiedzialnego integracji LLM.
Source: 5 sposobów uniknięcia wycieków danych podczas korzystania z LLM do inteligencji decyzyjnej
