ИИ над данными — это проект по доступам
ИИ над данными — это проект по доступам Агент, который читает тринадцать баз, снимает барьеры, державшиеся сами собой. Рассказываю, как мы закрыли дыры. Раньше, чтобы узнать зарплату коллеги, нужен был доступ в бухгалтерию. Барьер держался на неудобстве. Теперь достаточно вопроса на русском, и это главный риск внедрения ИИ над корпоративными данными. Это реальный проект, не демонстрационный пример, и я реализовал его лично. Заказчик — компания, где ИИ-агент должен отвечать на вопросы сразу по тринадцати базам. Что сделали • ролевая модель с набором прав по каждой должности • запреты на уровне кода, а не на уровне просьбы к модели • детектор обращений к закрытым данным • контур контроля стоимости запросов • журнал аудита и раздельные технические учётные записи Каждый слой закрывает свой класс риска. Вера в то, что модель сама промолчит, защитой не считается. Что стало • утечек персональных данных через ИИ-контур: ноль, риск был открыт • зарплатные базы закрыты для всех ролей • наборов прав сотрудников: было 56, стало 10 • фактический доступ к кадрам и бухгалтерии не расширился • пятьдесят содержательных запросов обходятся примерно в три доллара, раньше стоимость не поддавалась прогнозу Внедрение ИИ — сначала проект по доступам, и только потом про ИИ. Честно скажу, что закрыто не всё: у многослойной защиты есть остаточные риски, и я их разбираю отдельно. Но главное решается раньше любых моделей — порядком в правах. #ИИ #доступы #корпоративныеданные Полный разбор с деталями кейса → Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах НейроШтат — внедрение ИИ-агентов Посмотреть кабинет онлайн-школы на демо-данных Канал в Telegram