Büyük dil modelleri ile gelen beş önemli risk – TEKNOLOJİ
- Veri şifreleme ve anonimleştirme: Verileri meraklı gözlerden gizlemek için LLM’lerle paylaşmadan önce şifreleyin ve veri kümelerinde kimliği belirlenebilecek kişilerin gizliliğini korumak için anonimleştirme tekniklerini göz önünde bulundurun. Veri temizleme, eğitim verilerinden hassas ayrıntıları modele eklemeden önce çıkararak aynı hedefe ulaşabilir.
- Gelişmiş erişim kontrolleri: Güçlü parolalar, çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) ve en az ayrıcalık politikaları, üretken yapay zeka modeline ve arka uç sistemlerine yalnızca yetkili kişilerin erişebilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır.
- Düzenli güvenlik denetimleri: Bu, BT sistemlerindeki yüksek lisans ve onun üzerine inşa edildiği üretken yapay zeka modellerini etkileyebilecek güvenlik açıklarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir.
- Olay müdahale planlarını uygulayın: İyi prova edilmiş ve sağlam bir olay müdahale planı, kuruluşunuzun herhangi bir ihlali kontrol altına almak, düzeltmek ve ihlalden kurtulmak için hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı olacaktır.
- LLM sağlayıcılarının tüm ayrıntılarını öğrenin: Tüm sağlayıcılarda olduğu gibi, LLM’yi sağlayan şirketin veri güvenliği ve gizlilik söz konusu olduğunda sektördeki en iyi uygulamaları kullandığını kontrol edin. Kullanıcı verilerinin nerede işlenip saklandığına ve modeli eğitmek için kullanılıp kullanılmadığına ilişkin net açıklamalar olduğundan emin olun. Veriler ne kadar süreyle saklanıyor? Veriler üçüncü şahıslarla paylaşılıyor mu? Verilerinizi eğitim amaçlı kullanma tercihimi değiştirebilir miyim?
- Geliştiricilerin sıkı güvenlik önlemleri aldığından emin olun: Geliştiricileriniz kod oluşturmak için Yüksek Lisans kullanıyorsa, hataların üretime sızma riskini azaltmak için güvenlik testi ve meslektaş incelemesi gibi politikalara uyduklarından emin olun.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
—–Sponsorlu Bağlantılar—–
—–Sponsorlu Bağlantılar—–
—–Sponsorlu Bağlantılar—–