Protecto

แพลตฟอร์มปิดบังข้อมูลอ่อนไหวและควบคุมการเข้าถึงสำหรับแอป AI

Contact for pricing United States

การโยนข้อมูลบริษัทให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ สิ่งที่น่ากลัวที่สุดคือข้อมูลส่วนบุคคลจะหลุดออกไปด้วย Protecto คือผู้เฝ้าประตูที่ยืนอยู่บนเส้นทางนี้ ทำการสแกน ปิดบัง และแปลงเป็นรหัสก่อนที่ข้อมูลจะเข้าสู่ AI โดยพยายามไม่ทำลายความสามารถในการเข้าใจของโมเดล

จุดเด่นของฟีเจอร์และสถานการณ์การใช้งาน

ผลิตภัณฑ์ประกอบด้วย Privacy Vault (สแกน ปิดบัง แปลงเป็นรหัส และควบคุมสิทธิ์การกู้คืน) GPTGuard (ปกป้องไปป์ไลน์ generative AI ทำการปิดบังแบบรักษาบริบทและกรองเนื้อหาที่เป็นอันตราย) และ CBAC (การควบคุมการเข้าถึงตามบริบท) การปิดบังแบบรักษาบริบทคือจุดเด่นทางเทคนิคของมัน การเปลี่ยนชื่อเป็น XXXX เฉยๆ จะทำให้โมเดลตอบอะไรไม่ได้ มันจึงพยายามรักษาโครงสร้างความหมายไว้ในขณะที่ปิดบัง

เหมาะกับทีมเทคนิคและทีมกำกับที่นำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมที่ถูกกำกับ เช่น การเงิน การแพทย์ ประกันภัย หากโปรเจกต์ AI ของคุณติดอยู่ที่การตรวจสอบด้านการกำกับจนผ่านไม่ได้ ชั้นควบคุมข้อมูลแบบนี้มักเป็นชิ้นส่วนสำคัญที่ปลดล็อกได้

ฟีเจอร์หลัก

Privacy Vault สแกน ปิดบัง และแปลงเป็นรหัสข้อมูลอ่อนไหว
การปิดบังแบบรักษาบริบท สมดุลทั้งความเป็นส่วนตัวและความแม่นยำของโมเดล
GPTGuard ปกป้องข้อมูลในไปป์ไลน์ generative AI และกรองเนื้อหา
CBAC การควบคุมการเข้าถึงตามบริบท
การควบคุมสิทธิ์การกู้คืนอย่างละเอียดและร่องรอยการตรวจสอบ

การใช้งานทั่วไป

ธนาคารปิดบังข้อมูลลูกค้าก่อนนำ LLM มาใช้กับบริการลูกค้า
สถานพยาบาลลบข้อมูลที่ระบุตัวผู้ป่วยก่อนวิเคราะห์ด้วย AI
องค์กรสร้างการกำกับดูแลข้อมูลและร่องรอยการตรวจสอบสำหรับการใช้ AI
ทีมพัฒนาใช้ข้อมูลที่ลบการระบุตัวตนแล้วในการทดสอบโมเดล

ฟีเจอร์เด่น

Privacy Vault สแกน ปิดบัง และแปลงเป็นรหัสข้อมูลอ่อนไหว
การปิดบังแบบรักษาบริบท สมดุลทั้งความเป็นส่วนตัวและความแม่นยำของโมเดล
GPTGuard ปกป้องข้อมูลในไปป์ไลน์ generative AI และกรองเนื้อหา
CBAC การควบคุมการเข้าถึงตามบริบท
การควบคุมสิทธิ์การกู้คืนอย่างละเอียดและร่องรอยการตรวจสอบ

ข้อดี

การปิดบังแบบรักษาบริบทสมดุลทั้งความเป็นส่วนตัวและการใช้งานได้จริง
วางตำแหน่งบนไปป์ไลน์ AI ใกล้กับสถานการณ์จริงมากกว่าเครื่องมือลบการระบุตัวตนทั่วไป
ร่องรอยการตรวจสอบครบถ้วน ผ่านการตรวจด้านการกำกับได้ง่ายกว่า

ข้อเสีย

เอนไปทางการติดตั้งระดับองค์กร ทีมขนาดเล็กมีอุปสรรคในการใช้งานสูง
ประสิทธิภาพการรู้จำรูปแบบข้อมูลส่วนบุคคลภาษาไทยต้องทดสอบยืนยันเอง

กรณีการใช้งาน

ธนาคารปิดบังข้อมูลลูกค้าก่อนนำ LLM มาใช้กับบริการลูกค้า
สถานพยาบาลลบข้อมูลที่ระบุตัวผู้ป่วยก่อนวิเคราะห์ด้วย AI
องค์กรสร้างการกำกับดูแลข้อมูลและร่องรอยการตรวจสอบสำหรับการใช้ AI
ทีมพัฒนาใช้ข้อมูลที่ลบการระบุตัวตนแล้วในการทดสอบโมเดล

บันทึกบรรณาธิการ

องค์กรไทยที่ทำโปรเจกต์ AI จุดที่ติดบ่อยที่สุดไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือด่านการกำกับ ชั้นควบคุมข้อมูลแบบนี้มีไว้เพื่อผ่านด่านนั้นโดยเฉพาะ ควรนำเข้าไปวางแผนตั้งแต่ต้นโปรเจกต์ ไม่ใช่รอให้ถูกตีกลับแล้วค่อยไปหา

คำถามที่พบบ่อย

หลังปิดบังแล้วโมเดลยังตอบแม่นอยู่ไหม

นี่คือจุดเทคนิคที่มันชูขึ้นมาโดยตรง การปิดบังแบบดั้งเดิมที่เปลี่ยนฟิลด์อ่อนไหวเป็นสตริงไร้ความหมายจะกระทบความเข้าใจของโมเดลอย่างหนัก Protecto ใช้วิธีรักษาบริบท ส่วนความคลาดเคลื่อนของความแม่นยำจริงแนะนำให้ทำการทดสอบ A/B ด้วยข้อมูลของตัวเอง

มันรู้จำข้อมูลส่วนบุคคลภาษาไทยได้ไหม

ทางบริษัทชูเรื่องการรู้จำข้อมูลส่วนบุคคลหลายประเภท แต่ประสิทธิภาพการรู้จำชื่อ เลขบัตรประชาชน และที่อยู่ภาษาไทยอาจต่างจากภาษาอังกฤษ ก่อนนำมาใช้ต้องทดสอบด้วยข้อมูลตัวอย่างรูปแบบไทยจริงเสมอ

เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง

實價雷達 HouseTW

เว็บไซต์ค้นหาข้อมูลราคาบ้านฟรีในไต้หวัน ที่รวมประกาศราคาซื้อขายจริง 3.49 ล้านรายการ พร้อมปักหมุดความเสี่ยงเรื่องดินเหลว รอยเลื่อน และน้ำท่วม ไว้บนแผนที่เดียวกัน

ฟรี แนะนำ Taiwan 4.6