Обеспечение конфиденциальности данных при работе с нейросетями - Jay Guard

Jay Guard

Модуль контроля и безопасности данных при использовании облачных LLM

Обеспечивает конфиденциальность корпоративных и персональных данных, предотвращая их попадание в облачные нейросети.

Позволяет контролировать все обращения к LLM.
При обнаружении чувствительной информации осуществляет ее маскирование или блокирует обработку запроса

65%

топ-рисков использования генеративного ИИ связаны с защитой персональных данных и кибербезопасностью

всего 9%

компаний готовы управлять рисками использования генеративного ИИ

Потребность бизнеса - минимизировать риски утечки данных при работе с нейросетями и внешними LLM

Решение - установка шлюза для анализа данных и замена конфиденциальных данных на вымышленные, сохраняя при этом их семантическую целостность

Преимущества

  • Возможность использования самых передовых генеративных моделей (GPT-4 Turbo, GigaChat, YaGPT 3 и подобных)
  • Экономия ресурсов компании и отсутствие затрат на хостинг и эксплуатацию собственных LLM
  • Соблюдение политик безопасности компании и сокрытие чувствительных данных без потери контекста

Типовые области применения

  • Финтех и страхование
  • Ритейл
  • Медицина
  • Госсектор
  • Фармацевтика
  • Телеком

Как компании сейчас используют LLM

Незащищенный доступ в облаке

Защищенный доступ в контуре

Незащищенный доступ в облаке

Быстрый запуск с минимумом затрат, но с рисками стороннего доступа к корпоративным данным

Защищенный доступ в контуре

Высокие затраты, долгий период запуска и менее гибкая LLM, но при этом высокая защита корпоративных данных

Как работает Jay Guard?

Защищает данные при работе с облачными LLM

Модель определяет и надежно маскирует чувствительную информацию

Позволяет настраивать политику фильтрации данных, гибко задавать правила поиска чувствительной информации и реакцию на ее обнаружение — запрет/разрешение запроса или маскирование данных.

Осуществляет маскирование данных – заменяет в запросе конфиденциальную часть на заглушку, сохраняя при этом семантику запроса.

Идентифицирует чувствительные данные как при помощи правил, так и с использованием ML NER.

Ведет журнал запросов во внешние системы и ответов. Интегрируется с корпоративными системами оповещений.

Гибридная схема использования

  • Облачные LLM + Jay Guard для безопасного пилотирования и валидации новых идей
  • On-premise LLM для работы с самыми чувствительными данными компании

Возможности модуля маскирования данных

  • Позволяет работать по протоколу Open AI API
  • Имеет гибкую архитектуру и позволяет размещать различные компоненты конечного решения как в облаке, так и on-premise
  • Гибко настраивается на поиск и маскирование нужных сущностей в массиве данных: ФИО, паспортные данные, номера кредитных карт, email-адреса и другие данные
  • Не требует изменения привычных бизнес-процессов и сложных дополнительных интеграций
  • Дает возможность использовать не только предустановленные фильтры, но и встраивать свои собственные

Jay Guard - часть экосистемы Jay Copilot

Jay Copilot - это набор приложений для решения бизнес-задач с помощью современных нейросетевых моделей генеративного ИИ

Удобные интерфейсы доступа: Telegram, web-версия, расширение браузера

позволяют эффективно использовать Jay в рабочем процессе

Jay агрегирует различные нейросети:

Open AI (GPT 3.5, GPT-4 Turbo, DALL-E 3), Яндекс (YaGPT 3), Сбер (GigaChat), а также предоставляет пользователю возможность прямой работы с ними

Набор API-интерфейсов

позволяет интегрировать Jay в существующие информационные системы любого бизнеса

Использование генеративного AI в бизнесе – это must-have.
Мы поможем настроить процесс маскирования данных вместе с Jay Guard

Спасибо за заявку!

Наш менеджер скоро свяжется с вами.

Спасибо за заявку!

Ждите тестовый звонок

Отлично!

Вы подписались на видеоподкаст «Conversations with…». Теперь вы первым узнаете о выходе нового эпизода!