Protección de datos
La protección de datos evita la filtración accidental o maliciosa de información comercial confidencial e información de identificación personal (PII) durante las interacciones con IA.Capacidades de protección principales
1. Gestión DLP (Prevención de pérdida de datos empresariales)
Protege los activos comerciales propietarios en mensajes, archivos cargados y respuestas modelo:- Claves y credenciales de API: evita que se filtren claves de AWS, tokens de OpenAI, contraseñas y certificados privados.
- Código fuente y arquitectura: detecta repositorios internos y fragmentos de código.
- Contratos y Finanzas: Identifica borradores de acuerdos confidenciales y datos financieros.
2. Redacción de PII (Privacidad y cumplimiento)
Detecta y enmascara automáticamente identificadores personales para cumplir con los estándares GDPR, HIPAA y CCPA:- Identificadores: Nombres, direcciones de correo electrónico, números de teléfono, DNI (NS, DNI, Números de Pasaporte), tarjetas de crédito.
- Modos de redacción:
- Máscara: ofusca cadenas confidenciales (por ejemplo, usuario@*****.com, --****-1234).
- Eliminar: Elimina el texto confidencial por completo.
- Tokenize/Hash: Reemplaza datos confidenciales con seudónimos deterministas para procesamiento interno.
3. Verificador semántico
Ayuda en las investigaciones legales y de seguridad al determinar si su inquilino de SecureAI generó un fragmento de texto sospechoso:- Niveles de confianza: Verificado, Coincidencia probable, Ambiguo, Sin coincidencia.
- Uso: ¿Ir a Administrador? ¿Protección de datos? Semantic Verifier y pegue el fragmento de texto para analizar la probabilidad de origen.
Configuración y configuración
- Configuración global: Vaya a ¿Administrador? Protección de datos para permitir el escaneo en tiempo real de entradas, salidas y archivos adjuntos.
- Plantillas y reglas personalizadas: cargue plantillas iniciales regionales/industriales o agregue patrones de expresiones regulares personalizados.
- Modo de simulación: pruebe las políticas con conjuntos de datos de muestra antes de aplicarlas en producción.
- Monitoreo de incidentes: revise las métricas de redacción y bloqueo en los registros de incidentes de Protección de datos.