Ведущий специалист по защите данных
Posted: Thu Jun 12, 2025 4:00 am
Для регулируемых отраслей: частные степени магистра права не являются факультативными, они необходимы.
описание изображения
Скрытые риски безопасности LLM
Каждый раз, когда кто-то отправляет запрос в публичную библиотека телефонных номеров белиза модель большого языка (LLM), есть скрытые издержки: потенциальное раскрытие конфиденциальных бизнес-данных. Организации начинают осознавать тревожную закономерность: сотрудники непреднамеренно делятся конфиденциальной информацией, данными клиентов или конфиденциальными документами с публичными LLM, такими как ChatGPT или Gemini. Эти взаимодействия могут нарушать такие правила, как GDPR, CCPA, HIPAA и другие отраслевые рамки соответствия.
Эта реальность создала критически важную точку принятия решения для руководителей корпоративных данных и технологий: следует ли вам разрабатывать с использованием публичных LLM, таких как GPT-4 OpenAI, или развертывать частные LLM, адаптированные к вашей корпоративной среде? Публичные модели предлагают скорость и удобство, но часто за счет контроля данных и долгосрочного управления. Частные LLM (иногда называемые корпоративными LLM) позволяют организациям безопасно запускать рабочие нагрузки ИИ , часто в собственной облачной среде или виртуальном частном облаке (VPC).
По мере ускорения внедрения на корпоративном уровне различие между частными и государственными LLM становится не просто техническим, это стратегическое решение относительно суверенитета данных, соответствия требованиям, производительности и масштабируемости в рамках всего вашего бизнеса.
Ян Фаннелл
Риск данных для обучения, который большинство организаций упускают из виду
Помимо непосредственных проблем конфиденциальности при отправке данных в общедоступные LLM, существует часто упускаемый из виду риск соответствия, который может иметь долгосрочные последствия: использование данных для обучения. Когда организации используют общедоступные большие языковые модели (LLM), их подсказки и взаимодействия могут быть использованы для улучшения и обучения будущих версий модели, по сути превращая ваши собственные данные в часть базы знаний ИИ.
описание изображения
Скрытые риски безопасности LLM
Каждый раз, когда кто-то отправляет запрос в публичную библиотека телефонных номеров белиза модель большого языка (LLM), есть скрытые издержки: потенциальное раскрытие конфиденциальных бизнес-данных. Организации начинают осознавать тревожную закономерность: сотрудники непреднамеренно делятся конфиденциальной информацией, данными клиентов или конфиденциальными документами с публичными LLM, такими как ChatGPT или Gemini. Эти взаимодействия могут нарушать такие правила, как GDPR, CCPA, HIPAA и другие отраслевые рамки соответствия.
Эта реальность создала критически важную точку принятия решения для руководителей корпоративных данных и технологий: следует ли вам разрабатывать с использованием публичных LLM, таких как GPT-4 OpenAI, или развертывать частные LLM, адаптированные к вашей корпоративной среде? Публичные модели предлагают скорость и удобство, но часто за счет контроля данных и долгосрочного управления. Частные LLM (иногда называемые корпоративными LLM) позволяют организациям безопасно запускать рабочие нагрузки ИИ , часто в собственной облачной среде или виртуальном частном облаке (VPC).
По мере ускорения внедрения на корпоративном уровне различие между частными и государственными LLM становится не просто техническим, это стратегическое решение относительно суверенитета данных, соответствия требованиям, производительности и масштабируемости в рамках всего вашего бизнеса.
Ян Фаннелл
Риск данных для обучения, который большинство организаций упускают из виду
Помимо непосредственных проблем конфиденциальности при отправке данных в общедоступные LLM, существует часто упускаемый из виду риск соответствия, который может иметь долгосрочные последствия: использование данных для обучения. Когда организации используют общедоступные большие языковые модели (LLM), их подсказки и взаимодействия могут быть использованы для улучшения и обучения будущих версий модели, по сути превращая ваши собственные данные в часть базы знаний ИИ.