Przejdź do treści
Trilagi
EN (English)PL (Polski)

Usługa

Prywatność danych i bezpieczne AI

Korzystaj z AI na wrażliwych danych bez ryzyka niezgodności.

Przesyłanie danych klientów lub pracowników do publicznego API modelu językowego to ryzyko w świetle RODO. Rozwiązujemy to potokami anonimizacji, które usuwają dane osobowe, zanim opuszczą Twoje środowisko, oraz prywatnymi wdrożeniami, które utrzymują wszystko na Twojej infrastrukturze. Z własnej pracy na danych z IT Operations wiemy, że identyfikatory infrastruktury, numery zgłoszeń i dane rejestrowe firm wymagają takiej samej ochrony jak dane osobowe. Tak właśnie budujemy nasze rozwiązania.

Omów swój projekt Wszystkie usługi

Co dostarczamy

Prywatność danych i bezpieczne AI: zakres usług

  • Potok anonimizacji danych osobowych

    Automatyczne wykrywanie i usuwanie danych osobowych przed przetwarzaniem przez LLM.

  • Wdrożenia AI zgodne z RODO

    Architektura i implementacja, które nie wypuszczają danych osobowych do zewnętrznych API.

  • Prywatna infrastruktura LLM

    Modele językowe on-premise lub w Twoim VPC: dane nigdy nie opuszczają Twojego środowiska.

  • Audyt bezpieczeństwa AI

    Przegląd przepływów danych w istniejącym systemie AI pod kątem luk w zgodności.

Najlepsze dla

Każdej organizacji, która przetwarza dane osobowe lub poufne i chce korzystać z LLM bez wysyłania ich na zewnątrz. Zwłaszcza w branżach regulowanych: finansach, ochronie zdrowia, HR i prawie.

Case studies

Powiązany projekt

Wielowarstwowa anonimizacja danych przed publicznymi LLM

Klient: Qlos

Wyzwanie
Dane diagnostyczne zbierane z systemów Qlos i jego klientów (zgłoszenia, logi, dokumentacja) zawierają dane osobowe (imiona i nazwiska, adresy e-mail, numery telefonów, PESEL, adresy, loginy), identyfikatory firm (nazwy klientów i dostawcy, NIP, REGON, KRS) oraz dane infrastruktury i operacyjne (nazwy hostów, adresy i zakresy IP, numery zgłoszeń). Żadnej z tych informacji nie można było wysłać do publicznego modelu LLM w niezmienionej postaci.
Co zbudowaliśmy
Potok anonimizacji z wieloma niezależnymi warstwami wykrywania, działający wewnątrz środowiska, zanim jakiekolwiek zapytanie trafi do zewnętrznego modelu. Poza standardowymi danymi osobowymi obejmuje identyfikatory specyficzne dla IT, które pomijają typowe narzędzia do ochrony danych osobowych.
Rezultat
Publiczne modele LLM można wykorzystywać na rzeczywistych danych operacyjnych bez ujawniania danych osobowych ani szczegółów infrastruktury klientów Qlos.

„Klienci powierzają nam swoją infrastrukturę. Zanim jakiekolwiek dane trafią do publicznego modelu, usuwane są z nich imiona i nazwiska, adresy, nazwy hostów i adresy IP. To był nasz warunek, żeby w ogóle korzystać z LLM.”

Information Security Officer, Qlos

Pozostałe usługi

Kontakt

Porozmawiajmy o Twoim projekcie.

Umówmy się na 30-minutową rozmowę o tym, czego potrzebujesz i jak możemy pomóc.

Spotkania umawiamy przez Microsoft Bookings. Jak przetwarzamy Twoje dane, opisujemy w naszej polityce prywatności.