A medida que las organizaciones se mueven cada vez más alrededor de el uso de datos privados con modelos de idiomas grandes (LLM), la seguridad es crítica. De hecho, basado en un investigación fresco del MITla mayoría de los encuestados (59%) citó la gobernanza de los datos, la seguridad o la privacidad como preocupaciones secreto, mientras que el 48% destacó los desafíos relacionados con la integración de datos. Es posible construir integraciones seguras desde cero, pero exige experiencia y tiempo significativo para configurar y encargar la autenticación, el enigmático, el cumplimiento y más. Ahora, imagine hacerlo por separado para cada LLM que su ordenamiento quiere usar: la complejidad operativa se multiplica rápidamente.
En esta publicación, obtendrá una idea de los imprescindibles de seguridad y cómo Cortex de copo de cocaína ai se construye con estos principios para que los desarrolladores puedan centrarse en la creación de aplicaciones con sus modelos de frontera preferidos, ya sea uno de antrópico, OpenAi, Mistral, DeepSeek o Meta.
Índice de comprobación de seguridad de la integración de datos para IA
La integración de sus datos con un maniquí de habla vasto (LLM) requiere una consideración cuidadosa de varias áreas secreto de seguridad para proteger la información confidencial. La cachas autenticación, incluida la autenticación multifactorial (MFA), es crucial ya que evita el golpe no calificado al sumar una capa adicional de seguridad. La implementación de controles de golpe sólidos asegura que solo los usuarios autorizados y los servicios de IA puedan interactuar con los datos. Sostener los flujos de datos, establecer prácticas de seguridad de red sólidas, idealmente con una edificio de confianza cero, es esencial para prolongar el control del conjunto de servicios autorizados para ver los datos.
Proteger los datos en reposo y en tránsito a través del enigmático es otra medida básico, amparar la información confidencial del golpe no calificado en cualquier momento. La creación de capacidades de monitoreo de seguridad y detección de anomalías permite controles consistentes en tiempo positivo para posibles amenazas y proporciona senderos de auditoría para investigaciones exhaustivas. Para cumplir con los requisitos específicos de la industria y mitigar los riesgos legales, es necesario ejecutar listas de comprobación de cumplimiento y certificación (como SOC 2, ISO 42001, HIPAA, etc.). Aplicar regularmente los parches de seguridad y las actualizaciones de vulnerabilidad asimismo es crucial para reforzar las defensas del sistema al mantenerlo actualizado. Finalmente, establecer un situación rápido de respuesta a incidentes permite que una hecho rápida y efectiva contenga y resuelva cualquier peligro de seguridad que pueda surgir, mientras que las pruebas de penetración continua identifican de forma proactiva vulnerabilidades potenciales, asegurando que el sistema permanezca resistente a las amenazas en crecimiento.
Cómo Snowflake Cortex Ai optimiza la seguridad para usted
Cortex AI proporciona una escala completa de LLM líderes en la industria, cercano con servicios de recuperación y orquestación de datos estructurados y no estructurados, para construir Agentes de datos de IA. Operando directamente internamente del perímetro de seguridad de Snowflake, estos servicios ahorran un valioso tiempo en la configuración y el mantenimiento de la seguridad. Cortex AI ofrece un control integral, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el avance y los equipos de plataformas para que se incorporen fácilmente más casos de uso.