민감한 기업 데이터에 AI를 사용하는 방법
원본 문서를 노출하지 않고 민감한 기업 데이터에 대규모 언어 모델을 사용하는 방법을 알아보세요. 로컬에서 캡슐화하고, 안전하게 처리하며, 사용할 수 있는 결과를 복원합니다.
그 도전
기업은 엄청난 양의 민감한 문서를 생성합니다...
하지만 이 데이터를 외부 AI 서비스로 보내는 것은 이를 노출하는 것을 의미합니다...
에 대한 요구 사항 안전한 엔터프라이즈 AI
민감한 기업 데이터에 대해 LLM을 안전하게 사용하려면 세 가지 기능이 함께 작동해야 합니다:
- 1. 사전 처리 보호. 민감한 데이터는 기업을 떠나기 전에 식별되고 대체되어야 합니다...
- 2. 모델 독립적 처리. AI 지원 계층은 어떤 LLM과도 작동해야 합니다...
- 3. 출력 복원(복원). AI 결과는 로컬에서 복원됩니다...
어떻게 LLM Capsule 이 기능을 활성화
LLM Capsule LLM Capsule는 AI 구현을 지원하는 데이터 레이어로 작동합니다...
1단계: 민감한 감지. LLM Capsule은 자동으로 식별합니다...
2단계: 로컬 캡슐화. 감지된 민감한 요소는 대체됩니다...
3단계: AI 처리. 캡슐화된 문서만 전달됩니다...
4단계: 로컬 복원. AI 출력은 로컬에서 복원됩니다...
엔터프라이즈 사용 사례
금융 서비스
은행과 보험회사는 대출 신청을 처리합니다...
보건 의료 및 법률
병원과 로펌은 의료 기록 요약에 AI를 사용합니다...
국방 및 공공 부문
정부 기관 및 국방 조직...
통신 및 보안
인프라 기업들은 취약성 로그를 분석합니다...
자주 묻는 질문
기업은 민감한 데이터에 AI를 안전하게 사용할 수 있나요?
네. AI 처리 전에 민감한 데이터를 로컬에서 캡슐화함으로써...
LLM Capsule은 어떤 유형의 기업 데이터를 처리할 수 있나요?
LLM Capsule은 어떤 AI 모델과도 함께 작동하나요?
처리 후 AI 출력은 어떻게 되나요?
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