Сервис VS Robotics для защиты данных при работе с ИИ
Компания VS Robotics представила сервис Incognify для безопасного использования ИИ без риска утечки персональных данных. Разработанный в компании сервис представляет собой интеллектуальный защитный слой на стороне пользователя и обеспечивает соблюдение законодательства о защите персональных данных при использовании больших языковых моделей для анализа текстов и речи.
Перед тем как запрос пользователя попадет в языковую модель, сервис автоматически выявляет в тексте чувствительные сущности (ФИО, паспортные данные, номера телефонов, финансовые реквизиты и др.) и маскирует их, заменяя на безопасные маркеры. Маскировка данных происходит в режиме реального времени. Языковая модель получает обезличенный контекст и формирует ответ. После этого Incognify выполняет обратную подстановку, возвращая целевой системе результат с восстановленными исходными данными.
Сервис разработан как коробочное решение (On-Premise) и развертывается непосредственно в инфраструктуре заказчика. Это означает, что чувствительные данные не покидают периметр безопасности компании, а сама технология не требует передачи кода или информации сторонним провайдерам облачных услуг.
Сервис в первую очередь может быть полезен финансовому сектору и банкам, которым необходимо анализировать обращения в колл-центрах, проводить скоринг и выдавать кредиты, а также структурам, работающим с массовыми заявлениями граждан, и ведомствам (включая правоохранительные органы) при обработке архивов документов через большие языковые модели. Особую ценность технология представляет для медицины и страхования, обеспечивая защиту врачебной тайны. Он также подойдет крупному ритейлу и e-commerce, стремящимся к персонализации предложений и анализу поведения клиентов при соблюдении требований законодательства.
В перспективе команда VS Robotics рассматривает возможность адаптации технологии Incognify для частных пользователей. Такое решение может стать инструментом цифровой гигиены при работе со сторонними ИИ-сервисами, позволяя обезличивать чувствительную информацию перед ее передачей во внешние системы.