امنیت و استقرار
استفاده امن، قابل کنترل و قابل گزارش از مدلهای زبانی، چت سازمانی، پایگاه دانش و ایجنتها در محیط کنترلشده شرکت.
برای بسیاری از سازمانها، استفاده مستقیم از ابزارهای عمومی AI با داده داخلی، ریسک امنیتی و مدیریتی دارد. هوش مصنوعی خصوصی برای سازمان کمک میکند دادهها، کاربران، منابع دانش، مدلها، لاگها و سیاستهای استفاده در یک چارچوب قابل دفاع مدیریت شوند.
در این نگاه، هدف فقط نصب یک مدل محلی نیست. هدف ساخت سیستمی است که استفاده از AI را امن، قابل سنجش و قابل توسعه کند.
چارچوب کنترل
برای استفاده عملیاتی از AI، امنیت باید در داده، مدل، دسترسی و عملیات دیده شود.
مشخص میشود کدام دادهها داخل سازمان بمانند، کدام منابع قابل استفاده باشند و چه دادهای نباید به مدل ارسال شود.
برای هر سناریو، مسیر مدل محلی، مدل ابری کنترلشده یا معماری ترکیبی بر اساس حساسیت داده انتخاب میشود.
کاربران، نقشها، منابع مجاز، درخواستها، پاسخها و رخدادهای پرریسک ثبت و قابل بررسی میشوند.
هوش مصنوعی امن برای شرکتها فقط با امنیت کامل نمیشود؛ کیفیت پاسخ، مصرف، latency و هزینه هم باید قابل مشاهده باشد.
سوالات متداول
این بخش برای تیمهایی است که امنیت داده، کنترل دسترسی و قابلیت دفاع مدیریتی برایشان مهم است.
یعنی استفاده از مدلهای زبانی و ابزارهای AI در چارچوبی که داده، کاربران، مدلها، دسترسیها، لاگ و گزارشها در کنترل سازمان باشند.
نه همیشه. انتخاب بین نصب داخلی، محیط اختصاصی یا معماری ترکیبی به سطح محرمانگی داده، کیفیت مورد نیاز، هزینه و زیرساخت سازمان بستگی دارد.
کنترل دسترسی، ثبت رخداد، سیاست استفاده از مدل، محدودسازی منابع، ارجاع به منبع، ارزیابی کیفیت و مسیر ارجاع به انسان برای تصمیمهای حساس ضروری است.
بله. یکی از کاربردهای مهم آن، ساخت پایگاه دانش و چت با اسناد سازمانی بدون خروج کنترلنشده داده از محیط سازمان است.
بله. معماری میتواند ترکیبی باشد؛ دادههای حساس در محیط کنترلشده بمانند و برای سناریوهای کمریسک از مدل یا زیرساخت بیرونی با سیاست مشخص استفاده شود.
در جلسه مشاوره، سطح محرمانگی داده، سناریوهای قابل شروع، مدل مناسب، مسیر نصب و کنترلهای امنیتی سازمان شما بررسی میشود.