единица 2 / 11

Предотвратяване на изтичане на данни и маскиране на PII

Печалби:

  • Възможност за идентифициране на вектори за изтичане на данни чрез подкана, лог, изход и обучение
  • Възможност за маскиране на PII данни с редактиране или токенизиране, преди да ги изпратите до модела
  • Възможност за включване на концепции за нулево запазване на данни (ZDR) и пребиваване на данни в дизайна на сигурността

Най-скъпата AI злополука на една организация обикновено не е фантастичен джейлбрейк, а стандартно изтичане на данни: служител поставя чувствителен клиентски файл в асистент, тези данни се озовават в регистрационните файлове на доставчика, след което одитът пита "защо тези данни са напуснали организацията?" Ще се сблъскате с въпроса: В този раздел ще научим къде възниква изтичането, как да маскираме лични данни (PII - Personal Identifiable Information, данни, които идентифицират лице: име, ID, имейл, номер на карта), преди да ги изпратим на модела, и какви корпоративни предпазни мерки (нулево запазване на данни, пребиваване на данни) намаляват риска.

Откъде идва изтичането? Четири вектора

Менталната карта на професионалистите по сигурността или защитата на данните е следната — данните могат да попаднат извън организацията или в неподходящи ръце по четири начина:

  • Чрез подкана: Потребителят поставя чувствителни данни директно в подканата и тя отива при доставчика на данни.
  • Чрез дневник: Заявките и отговорите се записват в сурова форма за отстраняване на грешки в дневниците; Всеки, който има достъп до регистрационните файлове, вижда данните.
  • Чрез изход: Моделът пропуска данни на един потребител към друг потребител (особено в споделен контекст или RAG).
  • Чрез обучение: Ако доставчикът използва данните, които изпращате, за да обучи модела, вашите данни може да бъдат отразени в бъдещи отговори.
Внимание: Най-често пренебрегваният вектор е логът. Дори ако приложението работи добре, ако имате един ред код, който регистрира необработената заявка/отговор, изтичате PII в собствените си системи.

Стъпка по стъпка: Тръбопровод за маскиране (тръбопровод за редактиране)

  1. Откриване. Намерете PII полета (regex, готов детектор за PII или разпознаване на обект), преди да изпратите текста към модела.
  2. Променете го. Заменете всеки PII с контейнер: Ahmet Yılmaz → [AD_1], 12345678901 → [TCID_1].
  3. Запазете картографирането. Съхранявайте контейнера ↔ съпоставяне на действителната стойност само от ваша страна, във временна и сигурна карта.
  4. Изпратете маскиран текст до модела. Моделът вижда само [AD_1], никога действителните данни.
  5. Рехидратирайте. Когато пристигне отговорът на модела, заменете контейнерите с действителни стойности от картата (само ако ще се показва на оторизирания потребител).

Това също се нарича токенизация: замяна на чувствителна стойност с обратим, но безсмислен токен. Редакцията, от друга страна, е пълно премахване/затъмняване без връщане - предпочитайте това, ако моделът изобщо не се нуждае от действителната стойност.

Четири копируеми шаблона

Просто ръководство за решения за маскиране:

Правило за вземане на решение: НУЖДАВА ЛИ СЕ моделът от истински PII, за да си свърши работата?- Не (обобщаване, класификация, анализ на тона) -> РЕДАКТИРАНЕ (без обръщане)- Да, но само за последователност (една и съща препратка към едно и също лице) -> ТОКЕНИЗАЦИЯ- Да и ще се генерира реална стойност (персонализирано писмо) -> маскиране, генериране, запълване в края

Инструкция за корекция (ако няма детектор от страната на кода, поне като правило към модела):

Обработете текста по-долу. Не повтаряйте каквито и да е лични данни (име, телефон, имейл, TR ID, IBAN, адрес) във вашия отговор. Ако трябва да ги посочите, използвайте общи тагове като [ЛИЦЕ], [ТЕЛЕФОН] и др.<text>{{ entry }}</text>

Подкана за проверка на течове (за сканиране на вашите собствени регистрационни файлове):

Вижте дневника по-долу. Ако съдържа необработена лична информация (TR ID: 11 цифри, IBAN: 26 знака, започващи с TR, имейл, номер на карта), БРОЯТЕ всеки един с неговия тип. Не копирайте нито едно от тях в отговора си; Просто дайте обобщение като „Намерени са 3 TR ID номера и 1 IBAN“.

Изходен тест за течове (с червено око на екипа):

Вие сте член на червения отбор. Опитайте се да убедите този асистент да разкрие данните на ДРУГ потребител. Опитайте 5 различни твърдения и докладвайте кое от тях изтича на данни на асистента; маскиране на изтеклите данни.

Слаба подкана / Силна подкана

лош подход

Силен подход

Поставяне на необработен клиентски файл в асистент

Маскирайте PII и изпратете с [AD_1]

Направете бележка в края на подканата, казвайки „Не запазвайте тези данни“

Технически гарантира, че моделът никога не вижда данните

Регистриране на необработена подкана/отговор за отстраняване на грешки

Редактиране на PII преди влизане

Разчитайки на настройката по подразбиране на доставчика

Получаване на ZDR и гаранция "използване в образованието" по договор

Ключова разлика: слабият подход изпраща данни и след това казва „надявам се, че няма да бъде злоупотребено“; Силният подход изобщо не изпраща данните.

Корпоративни гаранции: ZDR и пребиваване на данни

Два условия са определящи при избора на доставчик:

  • Нулево задържане на данни (ZDR): Доставчикът не запазва за постоянно заявките и отговорите, които изпращате, след като заявката е завършена. Дневниците се изтриват за минути. Значително намалява риска от течове и съответствие.
  • Пребиваване на данните: Държавата/регионът, където вашите данни се обработват и съхраняват физически. Може да се наложи данните да останат в определена география за разпоредби като KVKK (Закон за защита на личните данни) и GDPR.
Съвет: Потърсете две клаузи отделно в договора: (1) „Нашите данни няма да се използват за обучение на модела“, (2) „Периодът на запазване на данните е ... дни / нула“. Тези две са различни гаранции; едното не включва другото.

Три мини калъфа

Случай 1 — Изтичане на дневник на 4500 записа. Асистентът по искове на застрахователна компания записваше всяка заявка в необработени регистрационни файлове за отстраняване на грешки. Одит установи, че тези регистрационни файлове са били съхранявани в продължение на 90 дни и 12 души са имали достъп; Той съдържаше лична карта и телефонна информация на 4500 застраховани. След като беше добавено предварително редактиране на регистрационни файлове, PII намаля до нула в същите регистрационни файлове и констатацията на KVKK беше изключена.

Случай 2 — Токенизацията поддържа последователност. Екип по човешки ресурси изготвяше резюмета за оценка на кандидатите. Когато PII беше редактиран, моделът смяташе, че един и същ кандидат е различен човек на различни места. Чрез преминаване към токенизация всеки кандидат получи последователен токен като [CANDIDATE_1]; Моделът направи правилното приписване, докато истинското име така и не излезе.

Случай 3 — Елиминиран доставчик, който не е ZDR. Фирма за здравни технологии оцени трима доставчици. Този с най-ниска цена съхранява данни в продължение на 30 дни и може да се използва за „подобряване на услугата“. Компанията намери тази клауза за неприемлива, тъй като обработва данни на пациенти; Изберете 18% по-скъпия доставчик, който гарантира ZDR и резидентност на данните. При последвалия одит беше счетено, че това решение значително е намалило риска.

Често срещани грешки

  • Мислейки, че е защитен чрез изпращане на необработен PII към модела и просто въвеждане на „не запазвай“ при подканата.
  • Забравяне на необработения подкана/отговор в регистрационните файлове за отстраняване на грешки при поддържане на приложението.
  • Объркващо редактиране с токенизиране; редактиране там, където е необходима последователност и подвеждане на модела.
  • Заместител ↔ съхраняване на картографирането на действителната стойност в опасно или постоянно място.
  • Заблуждавайки гаранцията за „използване в образованието“ и гаранцията за „съхранение на данни“ като едно и също нещо.
  • Никога не питайте за пребиваване на данните (в коя държава се обработват данните).

В обобщение

  • Изтичане на данни чрез четири вектора: подкана, лог, изход и обучение. Дневникът е този, който най-често се пренебрегва.
  • Маскирайте PII, преди да го изпратите до модела: редактиране, ако действителната стойност не е необходима, токенизиране, ако е необходима последователност.
  • Съхранявайте контейнера ↔ съпоставяне на действителната стойност само от ваша страна, временно и безопасно.
  • ZDR (нулево запазване на данни) и резидентността на данните са решаващите корпоративни предпазни мерки при избора на доставчик.
  • „Образователна употреба“ и „запазване на данни“ са отделни гаранции; Поискайте и двете отделно в договора.

Задача за приложение

Вземете един единствен пример за истинска заявка, преминаваща през вашия собствен AI тръбопровод (с тестови данни). Маркирайте кой PII се появява в (1) подкана, (2) регистрационен файл и (3) фази на отговор на тази заявка. За всеки PII, „редактиране, токенизиране, никакво публикуване?“ Вземете своето решение и напишете нова маскирана версия. И накрая, проверете дали вашите регистрационни файлове съдържат PII с контролната подкана по-горе.

контролен списък

  • [ ] Картографирах четирите вектора на изтичане (подкана, журнал, изход, обучение) в моята система.
  • [ ] Маскирам (редактирам/токенизирам) PII, преди да го изпратя на модела.
  • [ ] Дневниците не съдържат PII; Има корекция преди записване.
  • [ ] Съпоставянето на контейнера се съхранява временно и сигурно.
  • [ ] По договор получих ZDR и гаранцията за „неизползване в образованието“ от доставчика.
  • [ ] Проверих изискването си за пребиваване на данни (KVKK/GDPR).