Protecto

Platform penyamaran data sensitif dan kawalan capaian yang dibina untuk aplikasi AI

Contact for pricing United States
Lawati Laman Web ↗

Menyerahkan data syarikat kepada model bahasa besar, perkara yang paling ditakuti ialah data peribadi turut keluar bersama. Protecto ialah pengawal pintu yang berdiri di laluan ini, melakukan imbasan, penyamaran dan tokenisasi sebelum data memasuki AI, dan cuba sebaik mungkin untuk tidak merosakkan keupayaan pemahaman model.

Ciri dan senario penggunaan

Produk termasuk Privacy Vault (mengimbas, menyamar, mentokenkan dan mengawal kebenaran pemulihan), GPTGuard (melindungi saluran paip AI generatif, melakukan penyamaran yang mengekalkan konteks dan penapisan kandungan berbahaya) serta CBAC (kawalan capaian berasaskan konteks). "Penyamaran yang mengekalkan konteks" ialah tumpuan teknikalnya, sekadar menukar nama kepada XXXX akan menyebabkan model gagal menjawab, jadi ia cuba mengekalkan struktur semantik sambil menyamarkan data.

Sesuai untuk pasukan teknikal dan pematuhan yang memperkenalkan AI dalam industri yang dikawal selia seperti kewangan, perubatan dan insurans. Jika projek AI anda tersekat kerana tidak lulus semakan pematuhan, lapisan kawalan data seperti ini biasanya menjadi kepingan teka-teki yang membuka jalan.

Fungsi utama

  • Privacy Vault: imbasan, penyamaran dan tokenisasi data sensitif
  • Penyamaran yang mengekalkan konteks, mengimbangi privasi dan ketepatan model
  • GPTGuard: perlindungan data dan penapisan kandungan bagi saluran paip AI generatif
  • Kawalan capaian berasaskan konteks CBAC
  • Kawalan halus kebenaran pemulihan dan jejak audit

Kegunaan lazim

  • Bank menyamarkan data pelanggan sebelum memperkenalkan khidmat pelanggan LLM
  • Institusi perubatan membuang maklumat pengenalan pesakit sebelum analisis AI
  • Perusahaan membina tadbir urus data dan jejak audit untuk penggunaan AI
  • Pasukan pembangunan menggunakan data yang dinyahkenalan untuk menguji model

Ciri Utama

  • Privacy Vault: imbasan, penyamaran dan tokenisasi data sensitif
  • Penyamaran yang mengekalkan konteks, mengimbangi privasi dan ketepatan model
  • GPTGuard: perlindungan data dan penapisan kandungan bagi saluran paip AI generatif
  • Kawalan capaian berasaskan konteks CBAC
  • Kawalan halus kebenaran pemulihan dan jejak audit

Kelebihan

  • Penyamaran yang mengekalkan konteks mengimbangi privasi dan kebolehgunaan
  • Diletakkan pada saluran paip AI, lebih hampir dengan senario sebenar berbanding alat penyahkenalan umum
  • Jejak audit lengkap, lebih mudah lulus semakan pematuhan

Kekurangan

  • Cenderung penggunaan bertaraf perusahaan, ambang penggunaan tinggi untuk pasukan kecil dan sederhana
  • Keberkesanan pengecaman jenis data peribadi bahasa Melayu dan Cina tempatan perlu disahkan sendiri melalui ujian

Kes Penggunaan

  • Bank menyamarkan data pelanggan sebelum memperkenalkan khidmat pelanggan LLM
  • Institusi perubatan membuang maklumat pengenalan pesakit sebelum analisis AI
  • Perusahaan membina tadbir urus data dan jejak audit untuk penggunaan AI
  • Pasukan pembangunan menggunakan data yang dinyahkenalan untuk menguji model

Nota Editor

Apabila syarikat Malaysia membuat projek AI, halangan yang paling kerap menyekat bukan teknologi tetapi pematuhan. Lapisan kawalan data seperti ini khas digunakan untuk melepasi halangan itu, dan berbaloi dimasukkan ke dalam perancangan pada peringkat awal projek, bukan menunggu sehingga disekat barulah dicari.

Soalan Lazim

Adakah model masih menjawab dengan tepat selepas penyamaran?

Inilah tepatnya tumpuan teknikal yang dipromosikannya. Penyamaran tradisional yang menukar medan sensitif kepada rentetan tidak bermakna akan menjejaskan pemahaman model secara serius, manakala Protecto menggunakan kaedah yang mengekalkan konteks. Untuk jurang ketepatan sebenar, disyorkan mengesahkannya melalui ujian A/B menggunakan data sendiri.

Bolehkah ia mengecam data peribadi dalam bahasa tempatan?

Yang dipromosikan secara rasmi ialah pengecaman data peribadi pelbagai jenis, tetapi keberkesanan pengecaman nama, nombor kad pengenalan dan alamat dalam bahasa tempatan mungkin berbeza daripada bahasa Inggeris. Sebelum memperkenalkannya, pastikan anda menguji dengan data sampel dalam format Malaysia.

Alat AI Berkaitan

繁體中文版 →