您是否担心数据隐私问题?您是否发现过安全漏洞?遇到这些问题的并不止您一人。保护应用程序数据的安全是业务部门和IT部门共同的职责,尽管需要双方合作,但仍会产生摩擦。作为应用程序负责人,您需要帮助两个部门实现他们的目标。那么,您应如何促进双方的沟通呢?利用下面三种方法,您可以在两个部门之间架起沟通桥梁:
清楚了解需要保护的数据,但不要畏惧讨论需求。大多数IT和开发团队都没有意识到他们会接触到敏感数据。业务所有者应明确区分私密数据并分配访问控制权限。但是,当数据被复制或传送到生产环境外部时,这些控制并不会自动转移。当然,反之亦然。IT部门承担着实施安全策略的任务,这些策略很可能因保护数据而中断流程。他们没有意识到,这样做降低了生产效率,而这与实现业务目标背道而驰。要解决这个问题,就必须尽快合作,且经常合作。
在非生产环境中使用生产数据,并使用数据保护工具为生产数据提供保护。 如果开发团队为了测试新功能而复制生产数据,就可能会违反数据隐私规范。对于具有敏感那些数据,应始终采取安全预防措施,即使是在测试环境中也是如此。但同时,开发人员也需要适当格式化数据,以便保证测试功能。例如,当应用程序调用明确的政府ID时,开发人员不能简单地插入一系列字符。幸运的是,有一些工具能够帮助您保护数据隐私,同时还能使开发团队在非生产环境中开展工作。如果您需要在保持数据格式的情况下隐藏数据的实际值,可以使用数据脱敏技术。换句话说,可以使用具有相同长度和字符模式的数据代替实际的政府ID编号。如果您不确定非生产环境是否会给敏感数据带来风险,请考虑使用数据发现和探查工具。这些工具专门设计用于搜寻那些通常归为敏感信息的数据,并可以提醒用户注意任何潜在的泄漏风险。
了解监管要求与合规性问题,不要等到违规发生时才实施最佳实践。 与数据隐私相关的一个最主要考虑就是遵守政府和行业监管法规。您应与数据治理团队协作,确保开发人员了解违反安全规定将在法律和财务方面给企业带来的严重后果。请谨记:培训是关键。IT人员很可能不了解重要的数据隐私或监管要求。您可以帮助他们了解看似微小的操作可能带来的严重后果。同时,鼓励IT人员指导业务团队和应用程序开发团队以最有效的方式在测试环境中使用替代数据进行模拟。协作将使您获益匪浅。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。