Ochrona Danych Wrażliwych przed Narzędziami Generatywnej Sztucznej Inteligencji

Cześć, witamy w Data Zen AI Podcast, miejscu tworzonym przez społeczność Data Zen. Pomagamy tutaj zrozumieć sztuczną inteligencję, no i przede wszystkim, jak jej używać bezpiecznie i, no, efektywnie. Pamiętajcie, że jesteśmy dostępni w wielu językach, na różnych platformach, więc można słuchać praktycznie wszędzie. Dzisiaj bierzemy na warsztat temat, który, no cóż, robi się coraz gorętszy. Ochrona danych wrażliwych. Bo te narzędzia AI jak ChatGPT, Copilot, Gemini są super potężne. Ale co jeśli zetkną się z naszymi, powiedzmy, poufnymi informacjami? No właśnie, co się dzieje z tymi danymi? Jak są przechowywane? Czy AI się na nich uczy i co najważniejsze, jak się chronić? Zastanowimy się, co to są te dane wrażliwe dla AI, jak łatwo je niechcący ujawnić, jak bezpiecznie korzystać z AI w pracy, no i jak robią to duże firmy, te z Azure AI, AWS Bedrock czy Google Cloud AI.

Tutaj potrzebujemy już bardziej systemowych rozwiązań. Widzę cztery główne obszary. Cztery filary? Tak, po pierwsze, jasne polityki użytkowania AI, co wolno, czego nie wolno, jakie dane są zakazane, lista zatwierdzonych narzędzi tych enterprise'owych, jak Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, OpenAI Enterprise, Gemini Advanced, no i konsekwencje łamania zasad. Po drugie, szkolenia i świadomość. Polityka to jedno, ale ludzie muszą rozumieć ryzyko. Regularne szkolenia to podstawa. Po trzecie, kontrole techniczne. Tu wchodzą konkretne technologie. Narzenia DLP, Data Loss Prevention, tacy cyfrowi strażnicy, którzy blokują wysyłanie wrażliwych danych do niedozwolonych miejsc. Jak to działa w praktyce? Rozpoznaje numer karty?