Configurazione delle politiche di mascheramento dei dati LLM in Einstein AI

La protezione dei dati sensibili dei clienti è un requisito fondamentale quando si integrano modelli linguistici di grandi dimensioni nei flussi di lavoro aziendali. Imparerai come identificare le informazioni personali identificabili (PII) e configurare criteri automatizzati che mascherano i record sensibili prima che raggiungano il LLM.Entro la fine di questo corso, sarai in grado di impostare, testare e controllare con sicurezza le regole di conservazione dei dati per mantenere una rigorosa conformità dei dati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti di privacy fondamentali di LLM, tra cui Einstein Trust Layer e le politiche di conservazione dei dati zero. - Configurare le regole di mascheramento dei dati per rilevare e oscurare automaticamente PII, PHI e modelli sensibili personalizzati. - Applicare tecniche di tokenizzazione e mascheramento per mantenere il contesto proteggendo la riservatezza degli utenti. - Verificare l'efficacia delle politiche analizzando gli input mascherati e testando le risposte del modello. - Implementa le best practice di sicurezza per allineare le pipeline di IA generativa con i moderni standard di conformità aziendale. La formazione inizia con la terminologia chiave e l'architettura dei framework di fiducia AI prima di passare a configurazioni passo-passo di regole di mascheramento e tecniche di convalida.Questo corso basato su testo è progettato per amministratori, responsabili della privacy dei dati e implementatori di IA che sono nuovi a Einstein AI e desiderano proteggere i dati della propria azienda. Non è richiesta alcuna esperienza di programmazione. Inizia a leggere oggi stesso per proteggere i tuoi flussi di lavoro basati sull'IA e i tuoe dati aziendali.