ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਫਲੇਅਰ

ਨਿਰਧਾਰਨ

• ਉਤਪਾਦ: GenAI ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਅਭਿਆਸ ਗਾਈਡ
• ਲੇਖਕ: ਡਾਨ ਪਾਰਜ਼ੀਚ, ਉਤਪਾਦ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ, ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ
• ਸਮੱਗਰੀ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਨਰੇਟਿਵ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (GenAI) ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ AI ਰਣਨੀਤੀ

ਉਤਪਾਦ ਜਾਣਕਾਰੀ

GenAI ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਅਭਿਆਸ ਗਾਈਡ ਉਹਨਾਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਸੂਝ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡਾਨ ਪਾਰਜ਼ੀਚ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਗਾਈਡ GenAI ਗੋਦ ਲੈਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ
ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ AI ਰਣਨੀਤੀ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ ਇਸ ਬਾਰੇ CISO ਦੀ ਗਾਈਡ

ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਵਿਚ

ਜੀ ਆਇਆਂ ਨੂੰ, CISO!
AI ਸ਼ਾਇਦ ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਬਾਅ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਾਡਾ ਧਿਆਨ ਮੰਗਦਾ ਹੈ, ਇਸੇ ਲਈ ਅਸੀਂ Cloudflare ਵਿਖੇ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਨਰੇਟਿਵ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (GenAI) ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖੀ ਹੈ।
AI ਟੂਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ਪੈਰਾਡਾਈਮ-ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਵਾਂਗ, GenAI ਵਿਲੱਖਣ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ GenAI ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਅਣਕਿਆਸੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਖਤਰਨਾਕ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਸ਼ੈਡੋ IT ਅਭਿਆਸਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ GenAI ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ, ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਆਓ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ।view ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ GenAI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਗਠਨ ਇੱਕ GenAI ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

• ਡਾਨ ਪਾਰਜ਼ੀਚ, ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡਾਇਰੈਕਟਰ

 

GenAI ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਣ ਲਈ ਮਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਸਾਰਾਹ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਉੱਥੇ ਹੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕਿਰਦਾਰ ਨੂੰ ਅਲਵਿਦਾ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ GenAI ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਅਣਗਿਣਤ "ਸਾਰਾਹ" ਹੋਣਗੀਆਂ - ਹਰ ਇੱਕ IT ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੀਰੋ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜਿਸਟ ਵਜੋਂ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਜੋਂ।
AI ਨੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜਿਸਟਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਮੋਹਿਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਤਸੁਕਤਾ ਅਤੇ ਝਿਜਕ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਪਰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਵੀ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

1. ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
   ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ChatGPT, Bard, ਅਤੇ GitHub Copilot) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਪਤੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ, ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ, ਸਰੋਤ ਕੋਡ, ਆਦਿ) ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
2. ਬਿਲਡਿੰਗ ਏ.ਆਈ.
   ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮਲਕੀਅਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ ਜਾਂ ਚੈਟਬੋਟ, ਅਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਧਮਕੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਏ ਗਏ ਕਸਟਮ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ।
3. AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ
   ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾੜੇ ਕਾਰਕੁੰਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣਾ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਅਣਪਛਾਤੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।

 

GenAI ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ

GenAI ਪਰਿਵਰਤਨ: ਅੱਜ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ
ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀ GenAI ਦੀ ਅਪੀਲ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਰਾਹ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ, ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਅਤੇ ChatGPT ਅਤੇ Stable Diffusion ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਹੈ।
ਇਸ ਸਭ ਵਿੱਚੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇਹ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਰੋਬੋਟ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ, "ਸਾਡੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਣਗੇ।"

GenAI ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ampਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਬਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ, ਸਮਾਰਟ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੈਪ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਕੇ ਸਮਾਨ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਅੱਜ, 59% ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ ਵੇਲੇ ਆਪਣੇ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ1

2026 ਤੱਕ, 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਉੱਦਮ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ GenAI-ਸਮਰੱਥ API, ਮਾਡਲ, ਅਤੇ/ਜਾਂ ਐਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ (ਅੱਜ 5% ਤੋਂ ਵੱਧ)2

2030 ਤੱਕ, GenAI ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਜਾਂ ਕੰਮ ਦੀ ਔਸਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਗਿਆਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ 50% ਵਧਾ ਦੇਵੇਗਾ (ਅੱਜ <1% ਤੋਂ ਵੱਧ)3

1. ਸਲੈਸ਼ਡਾਟਾ, “ਡਿਵੈਲਪਰ ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ,” ਮਈ 2024
2. ਗਾਰਟਨਰ, “ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸੀਟੀਓ ਦੀ ਗਾਈਡ”, ਸਤੰਬਰ 2023
3. ਗਾਰਟਨਰ, “ਉਭਰਦੀ ਤਕਨੀਕ: ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪਹੁੰਚ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ”, ਸਤੰਬਰ 2023

GenAI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ

AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ AI ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਕਸਟਮ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ ਦੇ ਇੱਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਸੰਗਠਨ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ AI ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣਗੇ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ AI ਟੂਲ ਨਵੇਂ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਗਠਨਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਿਰਫ ਸੀਮਤ ਸਿੱਧੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੰਮ ਲਈ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ 365 ਵਰਗੇ SaaS ਸੂਟਾਂ, ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ API ਰਾਹੀਂ ਆਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਤਨਦੇਹੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
• ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ
• ਬਾਹਰੀ API 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ (ਜਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ) ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ
• ਸੰਭਾਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਇੱਕ ਸਾਬਕਾampਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਉਦੋਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਨਤਕ web ChatGPT ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਾਂ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹਰ ਇਨਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਗੁਪਤ, ਜਾਂ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਓਵਰਸ਼ੇਅਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ (PII), ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ, ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਕੋਡ। ਅਤੇ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਟੌਗਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਹੱਥੀਂ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਏਆਈ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ

ਡਾਟਾ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ
ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਬਾਹਰੀ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਗੁਮਨਾਮੀਕਰਨ/ਛਦਨਾਮੀਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ?

API ਜੋਖਮ
ਤੁਸੀਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ API ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰੋਗੇ ਜੋ ਹਮਲਾਵਰਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਗੇਟਵੇ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?

ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ ਸਿਸਟਮ
ਬਾਹਰੀ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਅਣਕਿਆਸੇ ਜੋਖਮ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?

ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ? ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ?

ਏਆਈ ਖਪਤ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ

1. ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ
   • AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ GenAI ਨਾਲ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਪਾਲਣਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
   • ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ, AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
2. ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਈ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਧਾਓ
   • ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ, AI ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ, AI ਐਪਸ ਸਮੇਤ ਸਾਰੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
   • ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸ਼ੈਡੋ ਆਈਟੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ (ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਸਮੇਤ)—ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ, ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲਓ।
   • ਸੰਭਾਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਤਰਿਆਂ ਲਈ SaaS ਐਪ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਐਪਾਂ ਤੋਂ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਐਪਾਂ ਨੂੰ OAuth ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦਾ ਜੋਖਮ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ)
3. ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ AI ਟੂਲਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ IP ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
   • ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਾਗੂ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੱਪਲੋਡ ਬੰਦ ਕਰੋ, ਕਾਪੀ/ਪੇਸਟ ਨੂੰ ਰੋਕੋ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ/ਮਲਕੀਅਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਕਰੋ)
   • AI ਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ webਸਾਈਟ
   • ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੋਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸੰਭਵ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਹੀ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਲੌਕ ਕਰੋ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੱਲ ਲੱਭਣਗੇ, ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
4. AI ਐਪਸ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰੋ
   • ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ AI ਟੂਲਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਇਸ ਦਾਇਰੇ ਤੱਕ ਸਖ਼ਤ ਪਛਾਣ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਨਾ ਪਵੇ ਕਿ ਕੌਣ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
   • ਪਛਾਣ-ਅਧਾਰਤ ਜ਼ੀਰੋ ਟਰੱਸਟ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਖਾਤਿਆਂ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖਤਰਿਆਂ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
5. ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਓ
   • ਸਮਝੋ ਕਿ ਲੋਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਨਾਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦਰ ਸੀਮਾ, ਕੈਚਿੰਗ, ਨਾਲ ਹੀ ਬੇਨਤੀ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਸਕੇਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਫਾਲਬੈਕ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੋਵੇ।

ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਉਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ

ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ
ਏਆਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਪਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸੂਝ ਹੈ। ਏਆਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਜਗ੍ਹਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਜਾਵੇਗੀ। ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋਗੇ। ਜੇਕਰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਹਮਲੇ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਸੜਕ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸਮਝੌਤੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। AI ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਡੇਟਾ ਜ਼ਹਿਰ: ਖਤਰਨਾਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ
• ਭਰਮ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ: ਧਮਕੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ AI ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੇ ਹਨ - ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਾਢ - ਤਾਂ ਜੋ ਖਤਰਨਾਕ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ।

ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੇਗਾ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ ਕਿ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਨੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਅਨੁਮਾਨ ਇਹ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ AI ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਿੰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗਾ, ਓਨੇ ਹੀ ਵਧੀਆ ਅਨੁਮਾਨ ਹੋਣਗੇ - ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਪੂਰਨ ਹੋਣ ਦੀ ਕਦੇ ਵੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉੱਚ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਵੀ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤਾਇਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਇਨ-ਹਾਊਸ AI ਬਣਾਉਂਦੇ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀਤੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਟੋਕਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਰ ਸੀਮਾਬੱਧ ਕਰਨ ਸਮੇਤ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

• ਕੋਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੌਤਾ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਕੁਝ ਆਟੋਨੋਮਸ ਸਿਸਟਮ ਨੰਬਰਾਂ (ASNs) ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨਾ: ਹਮਲਾਵਰਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
• ਵੇਟਿੰਗ ਰੂਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣਾ: ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਮਲਾਵਰਾਂ ਲਈ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ।
• ਇੱਕ API ਸਕੀਮਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ: ਸਾਰੇ API ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਕੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਸਾਰੇ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ: ਸਿੱਧੇ DoS ਹਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੂਲ ਨੂੰ ਸਿਹਤਮੰਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਟੋਕਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਬਣਾਉਣਾ: ਜਦੋਂ ਟੋਕਨ ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਲੇਅਰ ਜਾਂ API ਗੇਟਵੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਤੁਹਾਡੇ GenAI ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਖਤਰੇ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਗੋਦ ਲੈਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਹਰtagGenAI ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦਾ e ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਾਂ ਸਹਿਣਯੋਗ ਜੋਖਮ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਿਆਨ ਨਾਲ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਗਠਨ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਝਿਜਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਸੁਭਾਵਿਕ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਅੱਜ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋੜ ਹੈ ਉਹ ਹੈ IT ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਜੋੜਨ ਵਾਲਾ ਟਿਸ਼ੂ। ਇੱਕ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਧਾਗੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਟਿਸ਼ੂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ
• SaaS ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਸ਼ੈਡੋ ਆਈਟੀ, ਅਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
• ਅਪਲੋਡ ਅਤੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਕੇ ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਕਰਕੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, SaaS ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ, ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਏਆਈ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। ਇਸੇ ਲਈ ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਵਰਗੀ ਸਥਿਰ ਸ਼ਕਤੀ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ LLM ਵਿੱਚ AI ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਓ
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜੋਖਮ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਦਾ ਪੱਧਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਵੇਗਾ। ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLM) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਵੀ LLM ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਐਲਐਲਐਮ ਕੁੰਜੀ ਜੋਖਮ ਦੀ ਕਿਸਮ

• ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ ਤੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਹੁੰਚ
• ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਜੋਖਮ
• ਜਨਤਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣਾ

ਪੈਮਾਨਾ, ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ, ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਨ
ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦਾ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਕਲਾਉਡ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਜੋ ਕਿ AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਵਧੀਆ, ਸਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੋਈ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ।
ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਗੇ, Cloudflare ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਦੇ ਵੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਰੋਕਣਾ।

• ਸਾਡਾ ਗਲੋਬਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਗਤੀ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਾਡੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲਈ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪਰਤਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਏ।

ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦਾ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਕਲਾਉਡ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ:

• ਸਾਡੀਆਂ ਜ਼ੀਰੋ ਟਰੱਸਟ ਅਤੇ ਸਿਕਿਓਰ ਐਕਸੈਸ ਸਰਵਿਸ ਐਜ (SASE) ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫੋਰਸ ਦੇ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਸਾਡਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• AI ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ, ਸਾਡਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖ਼ਤਰੇ ਦੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅਗਲੇ ਕਦਮ
ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਤੱਕ, Cloudflare for AI ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਅਸੀਮਤ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, 'ਤੇ ਜਾਓ cloudflare.com

ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦੀ ਸੰਪਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀ ਕੋਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਜਾਂ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ। ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਦਲਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਦੀਆਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀਆਂ ਵੱਖਰੇ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮਝੌਤੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਹ ਸੋਧਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ ਸੇਵਾਵਾਂ "ਜਿਵੇਂ ਹਨ" ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਰੰਟੀ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਹੋਣ।
© 2024 Cloudflare, Inc. ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ। CLOUDFLARE® ਅਤੇ Cloudflare ਲੋਗੋ Cloudflare ਦੇ ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਹਨ। ਹੋਰ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਲੋਗੋ ਉਹਨਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਉਹ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।

ਕਲਾਉਡਫਲੇਅਰ | ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ1 888 99 ਫਲੇਅਰ | enterprise@cloudflare.com | Cloudflare.com
REV:BDES-6307.2024AUG1129

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

• ਸਵਾਲ: GenAI ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
  A: ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਰਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ GenAI ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਸਵਾਲ: ਸੰਗਠਨ ਏਆਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
  A: ਸੰਗਠਨ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਸਟਮ ਹੱਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਤੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ / ਸਰੋਤ

ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਫਲੇਅਰ [pdf] ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਅਭਿਆਸਾਂ

ਹਵਾਲੇ

• ਯੂਜ਼ਰ ਮੈਨੂਅਲ