Можно ли безопасно подключать облачные ИИ-модели к внутренним системам компании?

Этот вопрос стал одним из самых обсуждаемых на вебинаре
«Управление ИИ-системами (AI Governance) в критических отраслях».

По словам Николая Павлова, архитектора MLSecOps и управления ИИ-системами, ключевая задача здесь — не допустить попадания конфиденциальных данных в контур обучения внешней модели.

Для этого компании используют многоуровневую защиту:
— обезличивают чувствительные данные перед отправкой в облако
— ведут журналы передачи и обработки информации
— используют локальные векторные базы и фильтрацию контекста
— работают через выделенные enterprise-контуры и защищённые API

На вебинаре также подробно обсуждали архитектуру AI Governance, различия AI Governance, Data Governance и MLSecOps, оценку рисков ИИ-систем, базовый аудит, экономический эффект защитных мер и обучение сотрудников безопасной работе с ИИ.

В конце участники задали много вопросов по практическому внедрению AI Governance. Николай Павлов собрал ответы на них в отдельный чек-лист.

Скачать полный чек-лист с ответами на вопросы участников вебинара можно в нашем канале Mакс.