使用生成式AI工具如何防止数据泄露？

使用生成式AI工具如何防止数据泄露？

随着生成式AI技术的快速发展，越来越多的企业开始利用AI工具提高生产力。然而，如何在使用AI的同时确保数据安全，防止敏感信息泄露，成为企业面临的重要挑战。本文将为企业提供10个实用策略，帮助企业安全地使用生成式AI工具。

当企业使用ChatGPT或类似的生成式AI工具/平台时，控制数据泄漏对于维护数据安全和个人信息保护至关重要。以下是公司可以实施的一些策略，以供参考:

1. 数据匿名化

在输入提示词/问题时，删除可识别信息：通过删除个人可识别信息(PII)或其他敏感细节，确保输入的任何数据都是匿名的，至少是去标示化的信息。例如，删除或更改任何个人标识符，如姓名，电子邮件地址，电话号码或敏感的商业信息。

2. 输入和输出监控

• 监控输入：对什么类型的数据可以输入生成式AI工具执行严格的监控。
• 审查输出：在使用或共享生成式AI工具输出内容之前，仔细监控和审查输出，以防止任何无意中泄露敏感信息。
• 可以通过部署监控工具，跟踪和记录哪些数据被输入到生成式AI工具中，以及生成了哪些结果，以确保了敏感信息不会被意外输入或输出。
• 例如，如果员工试图输入客户信用卡号码，监控系统可以标记此操作，提醒安全团队，并阻止数据传输。

3. 访问控制

• 限制访问：根据公司内部的角色限制对某些生成式AI平台/工具的访问。只有授权人员才能使用，特别是在处理敏感数据时。
• 审计日志：维护生成式AI工具的使用日志：谁访问/使用了生成式AI工具，输入了什么数据以及生成的输出的审计日志，以确保问责制。
• 具体来说，通过实现基于角色的访问控制(RBAC)来限制对生成式AI工具的访问。只允许具有特定角色的员工(如数据分析师)使用该工具。
• 例如，限制财务部门在完成涉及敏感财务数据的任务中使用生成式AI工具，而营销团队可以使用它来生成没有敏感数据的创意内容。

4. 使用安全API

• 加密通信：确保通过API与生成式AI平台的所有交互都使用安全协议(例如TLS)加密，以防止数据劫持。
• API使用控制：实现速率限制，IP白名单和其他控制，以确保API访问和防止误用。
• 具体来说，当通过API将开源LLM集成到公司的系统中时，需要确保所有传输的数据都使用TLS(传输层安全性)加密。此外，通过要求API密钥和设置速率限制来保护API端点。
• 例如，公司应用程序使用三方生成式AI工具生成客户支持响应，则需要确保API请求和响应是加密的。另外，将API限制为只允许来自与自身网络相关联的特定IP地址的请求。

5. 自定义AI模型

• 使用私有实例：在可能的情况下，将生成式AI模型部署在私有的本地服务器或公司控制的安全云环境中，以限制对第三方暴露的风险。
• 使用安全数据进行微调：在安全环境中使用公司自有数据对模型进行微调，确保其与公司自身数据安全策略保持一致。
• 具体来说：在公司的安全环境(本地或私有云)中部署自定义AI大模型，而不是使用公共实例，实现所有数据处理都在公司的基础设施内进行。

6. 合同保障

供应商协议：如果使用第三方生成式AI服务，需要确保合同包含保护数据隐私和安全的条款，指定供应商不得使用或保留公司数据超出约定的目的，或者处理后立即删除所有客户数据。

7. 员工培训

• 意识宣贯：通过培训提供员工数据泄露的风险意识，宣贯安全使用生成式AI工具的最佳实践。
• 网络钓鱼意识培训：教育员工了解人工智能生成的网络钓鱼攻击的可能性，以及如何识别它们。
• 例如，定期培训和发送定期提醒，或者通过举办研讨会，培训员工什么是敏感数据，避免将机密业务信息输入生成式AI平台。如前所述，需要掌握如何去标化信息同时达到利用AI工具目的。

8. 定期审核及评估

• 安全审计：定期审计生成式AI工具的使用和数据处理过程，查找任何潜在的泄漏或数据处理不当行为，以识别和减轻潜在风险。例如，审计可能会发现某些部门没有遵循数据匿名化的指导方针，从而促使采取纠正措施，例如额外的培训或更严格的访问控制。
• 风险评估：定期进行风险评估，评估生成式AI工具对数据安全和隐私的潜在影响。

9. 数据保留策略

• 最小化数据保留：配置生成式AI工具以保证最小化数据保留。确保与生成式AI平台共享的任何数据在处理后或在短保留期内自动删除。
• 数据删除：定期删除任何存储的不再需要的AI交互，确保数据不会不必要地保存在日志或数据库中。例如，根据需要设置日志或数据在会话结束后24小时自动删除。

10. 法律法规遵从性

合规：确保公司使用生成式AI工具符合相关数据保护法律法规。尤其是在使用域外生成式AI工具处理境内个人信息时，需要考虑《个人信息保护法》项下的不同数据合规义务，尤其是数据跨境合规要求。

实施流程建议

最后，可以将上述策略整合成一个可以根据实际需要调整实施顺序的流程：

1. 第一步：评估将输入生成式AI工具的数据类型，并识别任何敏感或受监管的数据。
2. 第二步：制定政策，概述可接受的使用行为、匿名化提示词实践和访问控制。
3. 第三步：实现技术控制，如加密api、访问控制和数据匿名化工具。
4. 第四步：培训员工了解这些政策以及使用生成式AI工具时数据安全的重要性。
5. 第五步：定期审核系统，确保符合政策，并根据需要进行调整。

本文原文来自数据合规与治理