Blog Nghề nghiệp Hỗ trợ Tài liệu
VI
Tình báo mối đe dọa • • Thời gian đọc: ~5 phút • Tác giả:

Cung cấp dữ liệu cho mô hình AI mà không tạo ra nguy cơ rò rỉ dữ liệu

Hướng dẫn thiết lập các rào chắn bảo vệ (Guardrails) cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) nhằm ngăn ngừa tấn công Prompt Injection và rò rỉ dữ liệu cá nhân.

1. Sự bùng nổ của AI và bài toán an toàn dữ liệu

Khi các doanh nghiệp áp dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào quy trình xử lý dữ liệu tự động, các nguy cơ bảo mật mới xuất hiện: tấn công chèn lệnh (Prompt Injection), nhiễm độc dữ liệu huấn luyện (Data Poisoning) và rò rỉ thông tin khách hàng nhạy cảm (PII).

2. Kiến trúc MetaDefender AI Guardrails

OPSWAT triển khai lớp bảo vệ kép ở cả hai đầu vào (Input) và đầu ra (Output) của mô hình AI:

  • Quét và làm sạch toàn bộ tệp tin tài liệu cấp dữ liệu cho AI bằng Deep CDR.
  • Proactive DLP tự động nhận diện và làm mờ các số thẻ tín dụng, mật khẩu, mã API key trước khi tệp được đưa vào huấn luyện.
Thẻ tag: #Cybersecurity #DeepCDR #ZeroTrust
OPS

Nhóm Nghiên cứu An ninh mạng OPSWAT Labs

Đội ngũ chuyên gia an ninh mạng hàng đầu tại OPSWAT chuyên phân tích mối đe dọa, điều tra lỗ hổng CVE và phát triển các rào chắn phòng thủ thế hệ mới cho cơ sở hạ tầng trọng yếu thế giới.