Business Data Analytics kan uiterst nuttig zijn voor besluitvormers, en naarmate de integratie van AI in de werkplek meer gebruikelijk wordt, zien veel teams waarde in het vragen van LLMS om hulp bij het distilleren van bruikbare inzichten van eigen datasets. Hoewel deze praktijk zeker moet worden aangemoedigd, moet deze zorgvuldig worden behandeld om gegevensbeveiliging en privacy te behouden.
Volgens het Immuta AI Security and Governance Report, 80% van de gegevensexperts Ben het ermee eens dat AI gegevensbeveiliging uitdagender maakt. Bovendien zegt 88% van de dataprofessionals dat werknemers bij hun organisaties AI gebruiken, maar slechts 50% zegt dat de databeveiligingsstrategie van hun organisatie de evolutie van de AI bijhoudt.
Het grootste probleem is dat mensen vaak gegevens naar LLM’s sturen als onderdeel van hun voortdurende workflows, zonder de beveiliging in overweging te nemen. Veel organisaties missen zelfs fundamentele monitoring of zichtbaarheid in wat AI wordt gebruikt, in een fenomeen dat bekend staat als ‘Shadow AI’.
De belangrijkste zorg met betrekking tot AI voor 56% van de dataprofessionals is het risico van blootstelling aan gevoelige gegevens via een AI -prompt. Er moeten twee elementen aanwezig zijn om een snel lek te laten gebeuren: gebruikersinvoer (gevoelige gegevens geüpload door werknemers) en modeluitvoer (wanneer de LLM vertrouwelijke informatie genereert of onthult aan iemand anders, op basis van eerdere interacties of trainingsgegevens).
Deze lekken komen vaker voor dan je zou kunnen aannemen, zoals blijkt uit de Diepseek incident Vanaf januari 2025, waarbij miljoenen lijnen van chatlogboeken, API -toetsen en andere gevoelige informatie werden blootgesteld, die veel organisaties aantasten. Een soortgelijk incident gebeurde eerder met Chatgpt in zijn ontwikkeling.
Hier zijn vijf manieren waarop organisaties gegevenslekken kunnen voorkomen bij het gebruik van LLMS.
1. Vermijd het geven van AI directe toegang tot de gegevens
LLMS mag nooit rechtstreeks verbinding maken met productiedatabases of gevoelige systemen. Dit zal je beschermen tegen situaties zoals het Deepseek -lek. Zelfs als er een lek is, kunnen er geen gevoelige gegevens worden blootgesteld als de AI nooit toegang heeft gekregen tot de onbewerkte gegevens. Een geweldige manier om dit te benaderen is om een laag te bouwen die de gegevens verdoezelt voordat vragen worden doorgegeven aan de LLM.
Piramide -analyse is een beslissingsinformatieoplossing die de AI -laag scheidt van de werkelijke gegevens zonder de kwaliteit van de output in gevaar te brengen. De manier waarop het werkt, is, wanneer een gebruiker Pyramid’s AI-chatbot om BI een vraag stelt, stuurt de motor vervolgens een versie op hoog niveau van de vraag naar het externe AI-model van de keuze van de gebruiker, samen met een beschrijving van de gegevens die bij de hand zijn.
Pyramid voert vervolgens de query in uw eigen omgeving uit en keert terug in de vorm van interactieve dashboards, grafieken of rapporten. De LLM heeft nooit rechtstreeks een wisselwerking met de gegevens van de organisatie, maar u krijgt nog steeds de volledige voordelen van AI-aangedreven inzicht.
2. Implementeer sterke toegangscontroles
Toegang tot LLMS mag nooit een gratis voor alle zijn, vooral in grotere organisaties. Er moet een duidelijke reeks beleidsmaatregelen zijn die definiëren wie LLMS kan gebruiken, in welke contexten, en onder welke omstandigheden. Toegang moet worden verleend op basis van werknemersrollen, geïmplementeerd met passende beperkingen voor zowel gegevens als modeltoegang.
Rollen gebaseerde toegangscontroles (RBAC) ondersteunen direct het handhaven van het principe van het minste privilege, een essentieel onderdeel van een modern beveiligingsprogramma. Dit principe zorgt ervoor dat gebruikers, modellen en verbonden tools alleen de minimale toegang en mogelijkheden hebben die nodig zijn om hun taken uit te voeren.
Rijpe AI -organisaties kunnen zelfs een MCP -server (Model Context Protocol) gebruiken, waarmee teams kunnen bepalen hoe LLMS interageert met externe bronnen door AI -query’s te vertalen in acties zoals API -oproepen of database -lookups. Omdat MCP -servers regelmatig interageren met gevoelige systemen en gegevens, moeten ze worden geconfigureerd met nul vertrouwensprincipes. Dit betekent valideren van elk verzoek en het loggen van alle activiteiten.
3. Heroverweging van prompt engineering
Prompts zijn hoe elke gebruiker kan communiceren met een LLM. Als het niet is ontworpen met veiligheid in gedachten, worden prompts een ernstige kwetsbaarheid. AI -systemen moeten in staat zijn om een legitieme prompt te onderscheiden van een schadelijke. Er zijn twee stappen om dat te bereiken.
De eerste stap is het implementeren van validatieregels voor alle inkomende aanwijzingen, die controleren op verdachte patronen, inclusief ingebedde opdrachten (de typen die hackers kunnen gebruiken in SQL -injecties bijvoorbeeld) of pogingen om systeeminstructies te negeren. Invoervalidatie en sanering zijn standaardpraktijk in webbeveiliging en moeten nu op dezelfde manier op AI -systemen worden toegepast.
Voor nog meer bescherming kunnen organisaties een tool inzetten zoals LLM Guardwiens toegewijde injectiescanner de prompts in realtime analyseert en geavanceerde manipulatiepogingen kan vangen die op regels gebaseerde filters kunnen missen.
4. Log en controleer de AI -uitvoer en -gebruik
LLMS moet worden behandeld zoals elke andere technologie in het bedrijf. Veel organisaties bewaken laptops en toepassingsgebruik, en AI -modellen hebben net zoveel toezicht nodig.
Volg wat er wordt gevraagd, welke reacties worden gegenereerd en wie interactie heeft met het model. Dit zal ongepast gebruik of beleidsovertredingen opleveren, maar ook eventuele problemen met het model dat kan leiden tot gegevenslekkage.
Het doel met deze maatregelen is geen toezicht, maar om ervoor te zorgen dat de LLM werkt en veilig, ethisch en zoals bedoeld wordt gebruikt. Het is tenslotte een bedrijfssysteem dat gevoelige gegevens raakt, dus het moet als een worden behandeld.
5. Trainmedewerkers van LLM -risico’s
Zelfs met de meest beperkende beveiligingscontroles, kunnen werknemers nog steeds een risico vormen. Ze kunnen overdreven gevoelige gegevens delen met het model, vertrouwen op niet -goedgekeurde AI -tools of alles nemen wat de LLM als feit genereert.
Om dit probleem aan te pakken, zijn bewustmakingstrainingsplatforms zoals Ninjio Bied nu AI-specifieke modules aan die werknemers trainen en opleiden over verschillende best practices en risico’s die verband houden met LLM-gebruik. Medewerkers leren het delen van gevoelige info te voorkomen of niet-geavette AI-tools te gebruiken en evalueren van AI-gegenereerde uitgangen voordat ze erop handelen.
Of het nu gaat om een externe provider of een interne initiatief, beveiligingsopleiding rond AI is een must voor elke organisatie die van plan is LLMS op een zinvolle manier te implementeren.
Laatste gedachten
LLMS zijn een krachtige maar relatief onvolwassen technologie. Ondanks inspanningen om beveiligingspraktijken te standaardiseren rond hun gebruik en ontwikkeling, is er nog steeds veel risico voor organisaties, wat kan leiden tot gegevenslekken.
Om die reden moet beveiliging worden ingebouwd in elke laag van een LLM -implementatie. De in dit artikel besproken maatregelen bieden een solide basis voor het veilig en op verantwoorde wijze integratie van LLM’s.
Uitgelichte afbeeldingskrediet
Source: 5 manieren om gegevenslekken te voorkomen bij het gebruik van LLMS voor beslissingsinformatie
