PORTcore · Фильтр чувствительных данных для одного ИИ-сценария

Фильтр чувствительных данных для одного ИИ-сценария

Помогаем уменьшить объём чувствительных сведений в запросах к ИИ: выделить запрещённые поля, заменить идентификаторы и проверить, сохраняется ли смысл задачи.

Обезличивание данных перед передачей в ИИ — иллюстрация подхода к решению задачи, portcore.ru — Чувствительные фрагменты документа удаляются или заменяются по выбранным правилам до отправки запроса внешней модели.

Выберем конкретную точку передачи

Разберём один запрос к ИИ: от получения исходного обращения до внешнего вызова. Составим перечень полей и категорий, которым не нужно покидать ваш контур. Работа с любыми возможными форматами документов сразу в пилот не входит.

Сохраним задачу, уберём лишние сведения

Настроим удаление или замену выбранных значений. Где это необходимо, одинаковый участник будет получать согласованную метку в пределах операции. Проверим, что после преобразования ассистент всё ещё может выполнить нужное действие, а не просто получает формально очищенный текст.

Проверка включает пропуски

На примерах с разными форматами и неоднозначными фрагментами зафиксируем ошибки и ограничения фильтра. Отдельно посмотрим технические журналы выбранного маршрута. Само наличие маскирования не служит подтверждением полной анонимности или юридической допустимости передачи.

Граница поставки

Передадим правила, тестовые примеры и инструкцию по включению фильтра в поток. Нужны описание данных и решение заказчика о разрешённых действиях. Если для выбранной категории безопасный внешний маршрут не подтверждается, отметим необходимость другого контура обработки.

Обсудить первый этап

Расскажите о текущем процессе, используемых системах и нужном результате. Для начала подойдёт краткое описание — уточняющие вопросы разберём вместе.

PORTcore · От задачи к решению

Полезность ИИ начинается с осмысленного состава данных