Privacera, Vector DB/RAG için Privacera AI Governance’a (PAIG) yeni erişim kontrolü ve ayrıntılı veri filtreleme işlevselliğinin eklendiğini duyurdu.
“Üretken yapay zekada, Alma-Artırılmış Üretim (RAG) sistemleri, bir VectorDB’den bağlamsal bilgi alarak, Confluence Wiki sayfaları, SharePoint, Veritabanları ve destek biletleri ve diğer operasyonel sistemler gibi çeşitli kaynaklardan verileri toplayarak çalışır. Bu kaynaklar doğası gereği kendi erişim kontrollerine sahiptir, bu nedenle VectorDB’nin bunları devralması ve daha sonra bu verileri üretken yapay zeka uygulamalarında kullanırken eşdeğer güvenlik önlemlerini sürdürüp uygulaması çok önemlidir,” dedi Privacera CTO’su Don Bosco Durai.
Durai ekledi: “PAIG, orijinal kaynak izinleriyle uyumlu farklı erişim kontrollerini sürdürmeyi kolaylaştırıyor; bu, VectorDB içinde güçlü kullanıcı ve grup düzeyinde politika uygulamasından yararlanmanın önemli bir parçası.”
Yapay zeka uygulamalarıyla hassas verilerin güvenliğini sağlamak ve diğer riskleri yönetmek, kuruluşların üretken yapay zeka ürün stratejilerini hızlandırmalarını ve bunu verileri uygun şekilde koruyacak şekilde yapmalarını sağlamak için çok önemlidir. PAIG’e yapılan en son eklemeler, erişim kontrolü ilkeleri oluşturmak ve yönetmek ve ayrıntılı veri kontrolü ile filtrelemeyi kusursuz hale getirmek için tasarlanmıştır.
PAIG, hassas ince ayar verilerinin, RAG’nin ve yapay zeka destekli modellere beslenen kullanıcı etkileşimlerinin keşfedilip güvence altına alınmasından, çıktıların modellenmesine ve kapsamlı denetim yoluyla yapay zeka yönetişiminin sürekli izlenmesine kadar tüm yapay zeka uygulama yaşam döngüsünü güvence altına alarak kuruluşların GenAI teknolojileriyle güvenli bir şekilde yenilik yapmasına olanak tanır. yollar.
Sistem, bağlamsal verileri uygun şekilde korumak için yönetir. PAIG’e yapılan en son eklemeler bu süreci kolaylaştıracak ve kullanıcıların VectorDB içerisinde güçlü kullanıcı ve grup düzeyinde politika uygulaması oluşturabilmesini sağlayacak.
Yükseltilmiş özellikler PAIG özellikleri şunları içerir:
Birden fazla veri kaynağıyla sorunsuz entegrasyon: Kullanıcılar artık Confluence, SharePoint, Veritabanları gibi çeşitli platformlardaki verileri ve destek bildirimlerini VectorDB’de birleştirebiliyor; böylece bu kaynakların orijinal erişim politikalarının kullanıcılar ve gruplar için doğru şekilde yansıtılmasını sağlıyor.
Gelişmiş sınıflandırmaya dayalı filtreleme: Kullanıcılar, VectorDB’deki veri segmentlerinin sınıflandırılması ve etiketlenmesi yoluyla sağlam güvenlik ve uyumluluk politikaları uygulayabilir. Örneğin, VectorDB’deki finansla ilgili verilere erişim yalnızca finans ekibinin üyeleriyle sınırlandırılabilir veya yükleniciler veya harici kullanıcılar GenAI uygulamalarını sorguladığında “DAHİLİ” olarak etiketlenen yerleştirmeler LLM’nin bağlamı olarak sağlanmaz.
İnce taneli yetkilendirme protokolleri: Kullanıcılar, erişim haklarını uyarlamak için dinamik meta veri filtrelemeyi kullanabilir, böylece gerçek zamanlı uyumluluk ve artırılmış güvenlik garanti edilebilir. Örneğin, müşteri verilerini coğrafi konuma veya bireysel rızaya göre filtreleyerek GDPR ve CCPA’nın uygulanması.