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。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。