How to protect your data when interacting with large language models?

Несколько рекомендаций по защите данных при взаимодействии с большими языковыми моделями (LLM):

• Очистка данных. habr.com Необходимо удалять идентифицируемую и конфиденциальную информацию до того, как она будет обработана LLM. habr.com
• Контроль доступа. habr.com www.experts-exchange.com Нужно обеспечить строгий контроль доступа к данным, передаваемым в LLM, и к внешним источникам данных. habr.com Следует использовать принцип наименьших привилегий для ограничения доступа к конфиденциальной информации. habr.com
• Мониторинг и обнаружение аномалий. habr.com tekkix.com Необходимо постоянно контролировать входные и выходные данные, чтобы быстро выявлять и устранять потенциальные утечки данных. habr.com tekkix.com
• Политики и управление. habr.com tekkix.com Следует разработать и внедрить надёжную политику управления данными, включая чёткие условия использования, которые информируют пользователей о методах обработки данных. habr.com tekkix.com
• Обучение на устойчивость к атакам. habr.com Можно провести обучение модели на устойчивость к атакам с использованием состязательных примеров для обнаружения и смягчения запросов на извлечение данных. habr.com
• Внедрение водяных знаков. habr.com Это поможет идентифицировать и отслеживать несанкционированное использование модели. habr.com
• Информирование и обучение. habr.com tekkix.com Нужно информировать заинтересованные стороны о рисках и мерах предосторожности, связанных с приложениями LLM. habr.com tekkix.com

Важно помнить, что подход к защите данных при использовании LLM должен быть индивидуальным и учитывать конкретные потребности, ресурсы и угрозы каждой организации или проекта. www.experts-exchange.com