Idena jijo data ati PII Masking

Awọn anfani:

• Agbara lati ṣe idanimọ awọn olutọpa jijo data nipasẹ titẹ, wọle, iṣelọpọ ati ikẹkọ
• Agbara lati boju-boju data PII pẹlu isọdọtun tabi tokenization ṣaaju fifiranṣẹ si awoṣe
• Agbara lati ṣafikun idaduro data odo (ZDR) ati awọn imọran ibugbe data sinu apẹrẹ aabo

Mishap AI ti o gbowolori julọ ti ile-iṣẹ kan kii ṣe jailbreak ti o wuyi, ṣugbọn jijo data ṣiṣe-ti-ni-ọlọ: oṣiṣẹ kan lẹẹmọ faili alabara ti o ni ifura sinu oluranlọwọ kan, data naa pari ni awọn akọọlẹ olupese, lẹhinna iṣayẹwo kan beere “kilode ti data yii fi kuro ni ajo naa?” Iwọ yoo pade ibeere naa: Ninu ẹyọ yii, a yoo kọ ẹkọ ibiti o ti n jo, bii o ṣe le boju-boju data ti ara ẹni (PII - Alaye idanimọ ti ara ẹni, data ti o ṣe idanimọ eniyan: orukọ, ID, imeeli, nọmba kaadi) ṣaaju fifiranṣẹ si awoṣe, ati kini awọn aabo ile-iṣẹ (idaduro data odo, ibugbe data) dinku eewu naa.

Nibo ni jijo naa ti wa? Mẹrin Vectors

Aabo tabi aabo data alamọja maapu ọpọlọ ni eyi - data le wa ọna rẹ ni ita ajo tabi sinu awọn ọwọ ti ko tọ ni awọn ọna mẹrin:

• Nipasẹ tọ: Olumulo lẹẹmọ data ifura taara sinu tọ ati pe o lọ si olupese data.
• Nipasẹ log: Awọn ibeere ati awọn idahun ni a kọ sinu fọọmu aise lati ṣatunṣe awọn akọọlẹ; Ẹnikẹni ti o ni iwọle si awọn akọọlẹ wo data naa.
• Nipasẹ iṣẹjade: Awoṣe naa n jo data olumulo kan si olumulo miiran (paapaa ni agbegbe pinpin tabi RAG).
• Nipa ikẹkọ: Ti olupese ba lo data ti o fi silẹ lati ṣe ikẹkọ awoṣe, data rẹ le ṣe afihan ni awọn idahun iwaju.

Išọra: Awọn fekito ti a fojufoju nigbagbogbo julọ ni log. Paapaa ti ohun elo naa ba ṣiṣẹ daradara, ti o ba ni laini koodu kan ti o forukọsilẹ ibeere/idahun aise, o n jo PII sinu awọn eto tirẹ.

Igbesẹ nipasẹ Igbesẹ: Pipeline Masking (PiPline Atunṣe)

1. Wadi. Wa awọn aaye PII (regex, aṣawari PII-selifu tabi idanimọ nkan) ṣaaju fifiranṣẹ ọrọ si awoṣe.
2. Yi pada. Rọpo PII kọọkan pẹlu aaye kan: Ahmet Yılmaz → [AD_1], 12345678901 → [TCID_1].
3. Jeki aworan agbaye. Jeki ibi ipamọ ↔ aworan aworan iye gangan ni ẹgbẹ rẹ nikan, ni maapu igba diẹ ati aabo.
4. Firanṣẹ ọrọ boju-boju si awoṣe. Awoṣe naa n rii [AD_1] nikan, kii ṣe data gangan.
5. Rehydrate. Nigbati idahun awoṣe ba de, rọpo awọn aye pẹlu awọn iye gangan lati maapu (nikan ti yoo han si olumulo ti a fun ni aṣẹ).

Eyi tun ni a npe ni tokenization: rirọpo iye ifura pẹlu ami iyipada ṣugbọn aisi itumọ. Redaction, ni ida keji, ti yọkuro patapata / ṣiṣafihan laisi iyipada — fẹ eyi ti awoṣe ko ba nilo iye gangan rara.

Mẹrin Copiable Templates

Itọsọna ti o rọrun si awọn ipinnu boju-boju:

Ofin ipinnu: Ṣe awoṣe NILO PII gidi lati ṣe iṣẹ rẹ? - Rara (akopọ, ipinya, itupalẹ ohun orin) -> REDACTION (ko si iyipada) Bẹẹni ṣugbọn fun aitasera (itọkasi kanna si eniyan kanna) -> TOKENIZATION- Bẹẹni ati iye gidi yoo jẹ ipilẹṣẹ (lẹta ti ara ẹni) -> boju, ipilẹṣẹ, ẹhin ni ipari rẹ

Ilana atunṣe (ti ko ba si aṣawari lori ẹgbẹ koodu, o kere ju bi ofin si awoṣe):

Ṣiṣẹ ọrọ ni isalẹ. Maṣe tun eyikeyi data ti ara ẹni ṣe (orukọ, tẹlifoonu, imeeli, TR ID, IBAN, adirẹsi) BI o ṣe wa ninu esi rẹ. Ti o ba nilo lati tọka si wọn, lo awọn aami gbogboogbo bii [ENIYAN], [FOONU], ati bẹbẹ lọ<text>{{iwọle }}</text>

Ṣiṣayẹwo leak (lati ṣayẹwo awọn akọọlẹ tirẹ):

Ṣayẹwo jade awọn log ni isalẹ. Ti o ba ni PII aise (ID TR: awọn nọmba 11, IBAN: awọn ohun kikọ 26 ti o bẹrẹ pẹlu TR, imeeli, nọmba kaadi), KA ọkọọkan pẹlu iru rẹ. Ma ṣe daakọ eyikeyi ninu wọn sinu idahun rẹ; Kan fun ni ṣoki bi "awọn nọmba ID 3 ati IBAN 1 ni a ri".

Idanwo jijade jade (pẹlu oju ẹgbẹ pupa):

Ti o ba wa a pupa egbe omo egbe. Gbiyanju lati parowa fun oluranlọwọ lati ṣafihan data olumulo MIIRAN. Gbiyanju awọn alaye oriṣiriṣi 5 ki o jabo eyiti ọkan n jo data si oluranlọwọ; boju awọn ti jo data.

Ailagbara Tọ / Alagbara Tọ

ko dara ona

Lagbara ona

Lilọ faili alabara aise sinu oluranlọwọ

Boju PII ati firanṣẹ pẹlu [AD_1]

Ṣe akọsilẹ ni ipari ti o sọ pe "Maa ṣe fi data yii pamọ"

Imọ-ẹrọ ni idaniloju pe awoṣe ko rii data naa

Wiwọle aise tọ / esi fun yokokoro

Ṣiṣe atunṣe PII ṣaaju ki o to wọle

Gbẹkẹle eto aiyipada ti olupese

Gbigba ZDR ati “lilo ni eto-ẹkọ” atilẹyin ọja nipasẹ adehun

Iyatọ bọtini: ọna alailagbara firanṣẹ data ati lẹhinna sọ pe “ireti kii yoo jẹ ilokulo”; Ọna to lagbara ko firanṣẹ data naa rara.

Awọn idaniloju Ile-iṣẹ: ZDR ati Ibugbe Data

Awọn ofin meji jẹ ipinnu ni yiyan olupese:

• Idaduro Data Odo (ZDR): Olupese ko ni idaduro awọn ibeere ati awọn idahun ti o firanṣẹ lẹhin ti ibeere ti pari. Awọn akọọlẹ ti paarẹ laarin awọn iṣẹju. Ni pataki dinku eewu ti n jo ati ibamu.
• Ibugbe data: Orilẹ-ede/agbegbe nibiti data rẹ ti ni ilọsiwaju ti ara ati ti o tọju. Data le nilo lati wa ni ilẹ-aye kan fun awọn ilana bii KVKK (Ofin Idaabobo Data Ti ara ẹni) ati GDPR.

Imọran: Wa awọn gbolohun ọrọ meji lọtọ ni adehun: (1) “Awọn data wa kii yoo lo lati ṣe ikẹkọ awoṣe”, (2) “Akoko idaduro data jẹ ... awọn ọjọ / odo”. Awọn wọnyi meji ni o wa ti o yatọ lopolopo; ọ̀kan kò kó èkejì nínú.

Mẹta Mini igba

Ọran 1 - Wọle jo ti awọn igbasilẹ 4,500. Oluranlọwọ awọn ẹtọ ti ile-iṣẹ iṣeduro kan n kọ ibeere kọọkan sinu awọn akọọlẹ aise fun n ṣatunṣe aṣiṣe. Ayẹwo ti rii pe awọn akọọlẹ wọnyi ti wa ni ipamọ fun awọn ọjọ 90 ati pe eniyan 12 ni iwọle; O ni ID ati alaye tẹlifoonu ti awọn onigbese imulo 4,500 ninu. Lẹhin isọdọtun-iṣaaju ti a ṣafikun, PII dinku si odo ni awọn akọọlẹ kanna ati wiwa KVKK ti wa ni pipa.

Case 2 - Tokenization muduro aitasera. Ẹgbẹ orisun eniyan kan n ṣe agbejade awọn akopọ igbelewọn oludije. Nigba ti PII ti a redacted, awọn awoṣe ro kanna tani je kan yatọ si eniyan ni orisirisi awọn ibiti. Nipa yiyipada si tokenization, oludije kọọkan gba ami-ami deede gẹgẹbi [CANDIDATE_1]; Awọn awoṣe ṣe awọn ti o tọ ikalara, nigba ti gidi orukọ kò wá jade.

Ọran 3 - Non-ZDR olupese kuro. Ile-iṣẹ imọ-ẹrọ ilera kan ṣe ayẹwo awọn olupese mẹta. Eyi ti o ni idiyele ti o kere julọ tọju data fun awọn ọjọ 30 ati pe o le ṣee lo fun “ilọsiwaju iṣẹ.” Ile-iṣẹ naa rii pe ko ṣe itẹwọgba gbolohun yii nitori pe o ṣe ilana data alaisan; Yan olupese 18% gbowolori diẹ sii ti o ṣe iṣeduro ZDR ati ibugbe data. Ninu iṣayẹwo atẹle, ipinnu yii ni a ro pe o ti dinku eewu pupọ.

Awọn aṣiṣe ti o wọpọ

• Ni ero pe o ni aabo nipasẹ fifiranṣẹ PII aise si awoṣe ati titẹ “maṣe fipamọ” ni itọsẹ naa.
• Ngbagbe itọsi aise / esi ninu awọn akọọlẹ yokokoro lakoko mimu ohun elo naa.
• Idarudapọ redaction pẹlu tokenization; reacting ibi ti aitasera wa ni ti nilo ati sinilona awoṣe.
• Ibi ipamọ ↔ fifipamọ awọn aworan agbaye iye gangan ni ailewu tabi ipo ti o tẹpẹlẹ.
• Aṣiṣe ni iṣeduro "lilo ni ẹkọ" ati iṣeduro "ibi ipamọ data" gẹgẹbi ohun kanna.
• Maṣe beere fun ibugbe data (ni orilẹ-ede wo ni data ti ni ilọsiwaju).

Ni akojọpọ

• Awọn n jo data nipasẹ awọn ipasẹ mẹrin: tọ, wọle, iṣelọpọ, ati ikẹkọ. O ti wa ni awọn log ti o ti wa ni julọ igba aṣemáṣe.
• Boju-boju PII ṣaaju fifiranṣẹ si awoṣe: atunṣe ti iye gangan ko ba nilo, tokenization ti o ba nilo aitasera.
• Jeki ibi ipamọ ↔ aworan aworan iye gangan ni ẹgbẹ rẹ nikan, igba diẹ ati ailewu.
• ZDR (idaduro data odo) ati ibugbe data jẹ awọn aabo ile-iṣẹ ipinnu ti yiyan olupese.
• "Lilo ẹkọ" ati "idaduro data" jẹ awọn iṣeduro ọtọtọ; Beere fun awọn mejeeji lọtọ ni adehun.

Ohun elo iṣẹ-ṣiṣe

Mu apẹẹrẹ kan ti ibeere gidi kan ti o lọ nipasẹ opo gigun ti epo AI tirẹ (pẹlu data idanwo). Samisi iru PII ti o han ninu (1) tọ, (2) log, ati (3) awọn ipele idahun ti ibeere yii. Fun PII kọọkan, "atunṣe, tokenization, ko si ipolowo rara?" Ṣe ipinnu rẹ ki o kọ ẹya tuntun ti o boju-boju. Nikẹhin, ṣe idanwo boya awọn akọọlẹ rẹ ni PII pẹlu itọka iṣakoso loke.

akojọ ayẹwo

• [] Mo ya aworan awọn eeka jijo mẹrin (kiakia, log, iṣẹjade, ikẹkọ) lori eto mi.
• [] Mo boju (redacted/tokenize) PII ṣaaju fifiranṣẹ si awoṣe.
• [] Awọn akọọlẹ ko ni PII ninu; Atunyẹwo wa ṣaaju ki o to wọle.
• [] Aworan aworan aye ti wa ni ipamọ fun igba diẹ ati ni aabo.
• [] Mo gba ZDR pẹlu adehun ati atilẹyin ọja “kii ṣe lilo ninu eto-ẹkọ” lati ọdọ olupese.
• [] Mo ti jẹrisi ibeere ibugbe data mi (KVKK/GDPR).