Укрепление защиты данных и управления для приложений ИИ f5 описывает, как развиваются возможности защиты данных и управления для решения рабочих нагрузок с поддержкой ИИ. В статье объясняются проблемы защиты данных в высоко распределенных средах искусственного интеллекта и представлены предстоящие улучшения платформы доставки приложений и безопасности F5, достигнутые благодаря приобретению LeakSignal. Целью является прозрачность потоков данных в режиме реального времени, точная классификация данных, реализация политики и непрерывное управление в многооблачных средах, API, традиционных приложениях и компонентах AI / ML. В статье подчеркивается, как эти возможности помогут организациям управлять конфиденциальными данными — будь то учебные вводы или пользовательские вводы для генеративных моделей ИИ — при соблюдении правил конфиденциальности данных.
Ключевое видение и возможности
- Классификация и анализ данных в режиме реального времени для определения типов и направлений данных в потоках данных.
- Политика, направленная на обеспечение соблюдения и реагирование на инциденты, чтобы активно контролировать движение данных и реагировать на потенциальные нарушения.
- Постоянный мониторинг и управление с постоянным аудитом для обеспечения соответствия нормативным требованиям в многооблачных настройках и архитектурах с поддержкой ИИ.
- Интеграция возможностей управления и защиты данных LeakSignal в платформу F5 для защиты данных в API, традиционных и ИИ-приложениях и конечных точках; возможность посредничества ввода/вывода данных для больших языковых моделей (LLM).
- Широкая применимость данных в транзите, в покое и во время API-взаимодействий, охватывающих корпоративные, облачные и граничные среды.
Как это работает (высокий уровень)
- Классификация и анализ данных в режиме реального времени для идентификации типов данных и конфиденциального контента в пути.
- Политический контроль для управления рисками и обеспечения защитных мер в потоках данных.
- Постоянный мониторинг и управление с постоянным аудитом для поддержания соответствия в динамических экосистемах, управляемых ИИ.
- Интегрированная защита API, приложений, конечных точек и входов/выходов данных LLM через объединенные возможности F5 и LeakSignal.
Что это позволяет
- Более безопасная обработка данных для приложений на базе ИИ, включая защиту данных обучения и пользовательских вводов.
- Соблюдение нормативных стандартов в мультиоблачных средах.
- Улучшена наблюдаемость и контроль перемещения данных в сложных распределенных архитектурах.
- Способность смягчать утечку данных и обеспечивать соблюдение политики защиты данных в режиме реального времени, когда данные пересекают API, сервисы и модели ИИ.
Основные характеристики
- Классификация и анализ данных в реальном времени по потокам данных
- Принудительное исполнение политики и реагирование на инциденты для быстрого снижения риска
- Непрерывный мониторинг и управление с постоянным аудитом
- Интеграция защиты данных LeakSignal в платформу F5
- Защита данных для API, традиционных приложений, рабочих нагрузок AI / ML и конечных точек
- Медиация ввода и вывода данных для больших языковых моделей (LLM)
- Мультиоблачная видимость и обеспечение соблюдения сквозного управления данными
Фокус на безопасность и соответствие
- Особое внимание уделяется защите конфиденциальных данных при транзите и обеспечению соблюдения нормативных требований в средах с поддержкой ИИ
- Цель — снизить риски воздействия данных, обеспечивая безопасные инновации ИИ
Как это вписывается в платформу F5
- Интегрируется с платформой F5 Application Delivery and Security Platform для обеспечения единой защиты данных в современных приложениях, API и рабочих нагрузках ИИ
- Расширяет существующие возможности безопасности, производительности и понимания с помощью усовершенствований управления и защиты данных, вдохновленных LeakSignal
Узнать больше
- Для организаций, ускоряющих развертывание ИИ, эти возможности предназначены для устранения пробелов в защите данных и расширения возможностей безопасных инноваций, основанных на данных, в мультиоблачных инфраструктурах.
