הנתונים שלכם נשארים שלכם

לא, לא בשכבות שאנחנו משתמשים בהן. מודל שמעבד את הבקשה שלכם אינו שומר את הנתונים לאחר מכן, ושכבות עסקיות ו-API אינן מתאמנות על הקלט שלכם. הפחד מתאר אימון, ואנחנו לעולם לא נותנים לנתונים שלכם לגעת בו.

דרך שכבה עסקית או API ללא אימון כדי לענות על הבקשה, ואז לשום מקום. כשאנחנו שומרים נתונים, הם יושבים ב-Postgres עם אבטחה ברמת השורה, וסודות לעולם אינם מגיעים לדפדפן.

כן. אנחנו חותמים על הסכם סודיות הדדי לפני שאנחנו נוגעים במשהו רגיש, ועל הסכם עיבוד נתונים בכל מקום שבו מעורבים נתונים אישיים.

תאימות עוסקת באופן שבו מטפלים בנתונים ובמידת המוכנות של הספק שלכם, לא בשאלה אם AI מותר בכלל. אנחנו בונים על שכבות תואמות ועוזרים לכם לחתום על הסכם עיבוד הנתונים ששומר נתונים מפוקחים על בסיס נכון.

לא בלי אישור אנושי. תהליכי עבודה מתחילים בקריאה בלבד, וכל דבר שכותב, שולח או מוחק עובר דרך אדם מוגדר שמאשר אותו לפני שהוא יוצא. שום דבר שפונה ללקוחות לא רץ על טייס אוטומטי.

הזרקת פרומפט היא איום אמיתי, והיא אחת מתשע העדשות בביקורת האבטחה שלנו לפני ההשקה. בנוסף אנחנו מגבילים מה כל תהליך עבודה יכול לראות ולעשות, כך שגם מודל שעבדו עליו מגיע רק לנתונים שהעבודה שלו הייתה צריכה מלכתחילה.

כן. אנחנו מסכמים על נתונים מחוץ לתחום כבר בשלב התכנון, ומזעור הנתונים אוכף את זה: נתונים שהוחרגו לעולם לא נכנסים לתהליך העבודה, כך שאין ל-AI מה להדליף.

בדרך כלל ההפך. עובדים שמדביקים נתונים בצ'אטבוטים צרכניים חינמיים הם החשיפה האמיתית, כי שכבות צרכניות יכולות להתאמן על הקלט. מערך מנוהל מעביר את אותה עבודה לשכבות עסקיות ו-API ללא אימון, עם בקרות גישה מסביב.