Безопасность Данных LLM #

Проблема безопасности: невидимый риск в каждом запросе #

Основная ценность корпоративного RAG заключается в подключении ваших внутренних, часто конфиденциальных, данных к LLM. Хотя шаг "Извлечения" (Retrieval) может происходить безопасно в вашей собственной среде, фаза "Генерации" (Generation) представляет собой значительную уязвимость. Когда запрос пользователя включает персональные данные (PII), конфиденциальные детали проекта или другие чувствительные корпоративные данные, эта информация упаковывается вместе с извлеченным контекстом и отправляется напрямую в API сторонней LLM.

Этот акт отправки нецензурированных внутренних данных во внешний сервис создает неприемлемый риск безопасности. Он подвергает ваши самые ценные информационные активы потенциальным утечкам, нарушает соответствие нормам о конфиденциальности данных (таким как GDPR и CCPA) и разрушает цепочку доверия, которую вы установили со своими клиентами и заинтересованными сторонами. Для предприятия развертывание RAG-решения, которое допускает утечку конфиденциальных данных, — это не вариант.

Решение проблемы безопасности с помощью Анонимайзера #

Анонимайзер exlnt.ai — это интеллектуальный шлюз, который находится между вашей корпоративной средой и внешней LLM. Он автоматически обнаруживает и удаляет конфиденциальную информацию — такую как имена, номера социального страхования и конфиденциальные коды проектов — из запросов пользователей перед их отправкой в LLM. Затем анонимизированный запрос отправляется для генерации, а конфиденциальная информация без проблем вставляется обратно в окончательный ответ в вашей безопасной среде. Этот процесс гарантирует, что ваши проприетарные данные никогда не покинут ваш контроль, устраняя риск безопасности у его источника.