如何防止人工智能中的数据泄露：安全策略、巴西通用数据保护法 (LGPD) 和治理。

为防止人工智能工具中出现数据泄露，公司必须实施严格的数据治理政策，在发送敏感信息之前对其进行屏蔽或匿名化处理，并使用带有合同条款的企业 API，以保证输入数据不会用于训练公共模型。.

人工智能时代数据安全面临的挑战。

生成式人工智能工具的普及带来了巨大的生产力提升，但也带来了一个严重的安全隐患：知识产权、商业秘密和个人数据（LGPD）可能在无意中被传输到第三方服务器。当员工将账单电子表格或专有软件的源代码输入到公共聊天机器人中时，这些数据会被纳入模型的全局知识库，从而在未来的搜索中被竞争对手获取。.

降低这种风险的关键不在于禁止这项技术，而在于在你的技术基础设施和人工智能工具之间建立一层隔离和控制。.

如果我们使用私有人工智能，就能100%安全吗？

完美隔离的神话： 许多管理者认为，仅仅聘请企业版人工智能供应商就足以保护运营安全。但现实是，云和人工智能安全遵循的是 责任共担。供应商保证数据不会用于训练公共模型，但如果公司内部访问权限控制不力（身份和访问管理 - IAM），恶意员工或泄露的凭证仍然可能通过企业提示泄露机密数据。

保护您运营的战略支柱。

为确保在使用人工智能时符合网络安全和监管要求，贵组织的 IT 架构应遵循以下三个基本准则：

• 通过 iPaaS 自动匿名化：利用Skyone Studio等集成平台 (iPaaS)创建工作流，拦截从内部系统（ERP、CRM）收集的数据，在将有效载荷发送到 AI API 之前清除任何敏感信息（例如 CPF 号码、银行详细信息和姓名）。
• 安全且经过认证的环境： 将工具的使用集中在经过验证的平台上。使用虚拟化和受控云解决方案（例如 Autosky）可确保 AI 交互在安全的网络边界内进行，并具备流量监控和数据丢失防护 (DLP) 功能。
• 企业合同和培训退出机制： 阻止使用面向终端用户的免费接口。所有企业交互都必须通过专用 API 连接进行，这些连接必须包含明确禁止将数据用于公共微调的条款。

公共人工智能和云端企业人工智能有什么区别？

公共人工智能会存储和处理用户提示信息以优化其全局算法，这意味着您的数据可能会成为他人的输出结果。而企业级人工智能则不同，它集成在安全的云环境中，确保请求的逻辑隔离，将信息完全保留在您公司的订阅范围内，防止模型从您的业务数据中学习。.

巴西通用数据保护法 (LGPD) 如何适用于企业中人工智能的使用？

巴西《通用数据保护法》(LGPD) 要求所有个人数据处理都必须有明确的法律依据并保障信息安全。未经匿名化处理或未与人工智能 (AI) 公司签订安全协议，就将客户数据发送给 AI 公司，属于严重违规行为，可能因未经授权与第三方共享数据而受到罚款和声誉处罚。.

使用人工智能会不会丢失专有数据或知识产权？

是的。如果合作者使用缺乏监管的公共工具，那么嵌入在提示信息中的编程代码、战略计划和专利就会成为人工智能提供商数据库的一部分，这会使商业秘密失效，并允许这些信息在为外部用户生成的回复中泄露。.

常问问题 

1. 什么是DLP过滤器？它们如何帮助保障AI安全？

数据丢失防护(DLP ) 是一种安全工具，它根据预定义的规则（例如信用卡模式或战略关键字）监控和阻止机密数据的传输，防止这些信息离开公司网络并到达外部位置。

2. 数据掩码会影响人工智能响应的质量吗？

不，只要语义上正确即可。用“Client_A”之类的通用标签替换真实姓名，可以让人工智能完美理解业务上下文，并在无需访问个人真实身份的情况下提供所需的分析。.

3. 我们如何监控员工在人工智能工具中输入的内容？

通过监控 日志 并实施 CASB（计算机辅助业务边缘）安全解决方案来审计企业内部云应用程序的使用情况，识别未经授权的 AI URL 访问。

4. 云基础设施是否会影响人工智能模型的安全性？

当然。在整合的公共或私有云基础设施上托管或使用人工智能模型，可确保符合关键的国际网络安全认证（例如 ISO 27001 和 SOC 2），从而保护基础设施层。.

5. 如果我们发现关键数据泄露到公共模型中，我们应该怎么办？

应立即通知事件委员会和数据保护官，联系工具提供商请求手动删除历史日志（如适用），并根据《巴西通用数据保护法》(LGPD) 的要求评估合规性影响。.

技术词汇表

• iPaaS（集成平台即服务）： 一种基于云的平台，用于以自动化和安全的方式连接系统、应用程序和数据源（例如：Skyone Studio）。
• 云计算： 云计算；通过互联网按需提供计算服务（服务器、存储、数据库、网络、软件）。
• 微调： 将已训练好的 AI 模型与特定数据集进行调整，使其更擅长特定任务或业务领域。
• 提示： 用户向生成式人工智能模型提供的文本、图像或代码指令，用于指导模型做出期望的响应。
• 匿名化： 一种技术过程，通过该过程，数据失去了与个人直接或间接关联的可能性，使其不受巴西通用数据保护法 (LGPD) 隐私规则的约束。

作者： Skyone