AI ແລະ LLM × ຄວາມປອດໄພ

ບົດຄວາມໝວດ "AI ແລະ LLM × ຄວາມປອດໄພ" 82 ບົດ — ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ຈິງ ການອອກແບບ PoC ແລະ ແນວທາງປະຕິບັດດ້ານ AI, DX ແລະ ຄວາມປອດໄພ ສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ທີມ IT

Shadow AI ແມ່ນຫຍັງ? ພາບລວມຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ແຝງຢູ່ໃນອົງກອນ ແລະ ວິທີການຈັດການ

Shadow AI ແມ່ນຫຍັງ? ພາບລວມຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ແຝງຢູ່ໃນອົງກອນ ແລະ ວິທີການຈັດການ

Shadow AI ຄືການໃຊ້ AI ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ເຮົາຈະມາອະທິບາຍ 5 ຄວາມສ່ຽງ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນຮົ່ວໄຫຼ ແລະ ການຂາດການເບິ່ງເຫັນ ພ້ອມວິທີແກ້ໄຂຕັ້ງແຕ່ການເບິ່ງເຫັນຮອດການຄວບຄຸມ.

ຄູ່ມືການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດສຳລັບ LLM ພາຍໃນອົງກອນ: ວິທີສ້າງນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງຈາກ Shadow AI

ຄູ່ມືການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດສຳລັບ LLM ພາຍໃນອົງກອນ: ວິທີສ້າງນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງຈາກ Shadow AI

ແນະນຳຂັ້ນຕອນການສ້າງແນວທາງປະຕິບັດເພື່ອຈັດການການໃຊ້ LLM ແລະ Generative AI ຢ່າງປອດໄພໃນອົງກອນ, ປ້ອງກັນຂໍ້ມູນຮົ່ວໄຫຼ, ພ້ອມວາງລະບົບອະນຸມັດ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມ.

ການປຽບທຽບ LLM Guardrails: ເກນການຄັດເລືອກລະບົບປ້ອງກັນຫຼາຍຊັ້ນ ເຊັ່ນ NeMo Guardrails ແລະ Prompt Shields

ການປຽບທຽບ LLM Guardrails: ເກນການຄັດເລືອກລະບົບປ້ອງກັນຫຼາຍຊັ້ນ ເຊັ່ນ NeMo Guardrails ແລະ Prompt Shields

ປຽບທຽບ NeMo Guardrails, Azure Prompt Shields ແລະ LlamaGuard. ຄູ່ມືປະຕິບັດງານເພື່ອເລືອກການປ້ອງກັນຫຼາຍຊັ້ນທີ່ເໝາະສົມກັບອົງກອນຂອງທ່ານ.

ການກຳກັບດູແລ AI Agent ແລະ ການອອກແບບ Guardrail: ເຟຣມເວີກປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງໃນການປະຕິບັດງານແບບອັດຕະໂນມັດ

ການກຳກັບດູແລ AI Agent ແລະ ການອອກແບບ Guardrail: ເຟຣມເວີກປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງໃນການປະຕິບັດງານແບບອັດຕະໂນມັດ

ແນະນຳກອບການເຮັດວຽກເພື່ອປ້ອງກັນຄວາມຜິດພາດຂອງ Autonomous Agents ໃນລະບົບວິສາຫະກິດ ໂດຍເນັ້ນການກວດສອບ, ການກຳນົດຂອບເຂດສິດ ແລະ ການອອກແບບການແຈ້ງເຕືອນ.

ຄູ່ມືການນຳໃຊ້ On-premise LLM: ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນຢ່າງປອດໄພດ້ວຍ Model Distillation

ຄູ່ມືການນຳໃຊ້ On-premise LLM: ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນພາຍໃນຢ່າງປອດໄພດ້ວຍ Model Distillation

ອະທິບາຍກົນໄກການກັ່ນກອງ Model ດ້ວຍຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດເອງໂດຍບໍ່ໃຊ້ Cloud API ແລະຂັ້ນຕອນການຕິດຕັ້ງ On-premise ສຳລັບອົງກອນທີ່ມີມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພສູງ.

ວິທີການແຍກ AI Agent ໄວ້ໃນ Sandbox — ຄູ່ມືການປະຕິບັດເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນພາຍໃນ ແລະ ການຢືນຢັນຕົວຕົນ

ວິທີການແຍກ AI Agent ໄວ້ໃນ Sandbox — ຄູ່ມືການປະຕິບັດເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນພາຍໃນ ແລະ ການຢືນຢັນຕົວຕົນ

ເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນພາຍໃນ ແລະ ການຢືນຢັນຕົວຕົນຈາກ AI Agent, ການແຍກ Sandbox ໃນສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກແມ່ນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ. ຮຽນຮູ້ວິທີການອອກແບບນະໂຍບາຍເຄືອຂ່າຍ.

ຄູ່ມືການສ້າງລະບົບ AI Governance ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ຂະຫຍາຍຕົວໃນ ASEAN|ການບໍລິຫານຄວາມສ່ຽງໃນການດຳເນີນທຸລະກິດຫຼາຍປະເທດ

ຄູ່ມືການສ້າງລະບົບ AI Governance ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ຂະຫຍາຍຕົວໃນ ASEAN|ການບໍລິຫານຄວາມສ່ຽງໃນການດຳເນີນທຸລະກິດຫຼາຍປະເທດ

ແນະນຳຂັ້ນຕອນການສ້າງລະບົບ AI Governance ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດໃນອາຊຽນ. ລວມວິທີປະຕິບັດຕັ້ງແຕ່ການອອກແບບຄະນະກຳມະການ, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ການກວດສອບ ແລະ ວິທີຫຼີກລ່ຽງຂໍ້ຜິດພາດ.

ວິທີທີ່ສຳນັກງານກົດໝາຍ ແລະ ວິຊາຊີບກົດໝາຍໃນລາວຈະເລີ່ມນຳໃຊ້ LegalTech ດ້ວຍ AI — ການກວດສອບສັນຍາ ແລະ ການເຮັດ Due Diligence ຫຼາຍພາສາແບບອັດຕະໂນມັດ

ວິທີທີ່ສຳນັກງານກົດໝາຍ ແລະ ວິຊາຊີບກົດໝາຍໃນລາວຈະເລີ່ມນຳໃຊ້ LegalTech ດ້ວຍ AI — ການກວດສອບສັນຍາ ແລະ ການເຮັດ Due Diligence ຫຼາຍພາສາແບບອັດຕະໂນມັດ

ໃນຂະນະທີ່ຕະຫຼາດ AI ການກວດສອບສັນຍາ ເຕີບໂຕສອງເທົ່າ, ນີ້ແມ່ນຄູ່ມືສຳລັບສຳນັກງານກົດໝາຍໃນລາວເພື່ອເລີ່ມໃຊ້ LegalTech (ກວດສອບສັນຍາ/Due Diligence/ຄົ້ນຄວ້າກົດໝາຍ) ພ້ອມແນະນຳເລື່ອງ PDPL ແລະ ຈັນຍາບັນ.

ທິດທາງການກຳກັບດູແລ AI ໃນບັນດາປະເທດອາຊຽນ — ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານສຳລັບໄທ, ຫວຽດນາມ, ລາວ ແລະ ອິນໂດເນເຊຍ

ທິດທາງການກຳກັບດູແລ AI ໃນບັນດາປະເທດອາຊຽນ — ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານສຳລັບໄທ, ຫວຽດນາມ, ລາວ ແລະ ອິນໂດເນເຊຍ

ປຽບທຽບສະຖານະການກົດລະບຽບ AI ໃນປະເທດອາຊຽນ: ຍຸດທະສາດ AI ຂອງໄທ, ຫວຽດນາມ, ລາວ, ອິນໂດເນເຊຍ, ກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ສິ່ງທີ່ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນຄວນຮູ້.

ປຶກສາພວກເຮົາໄດ້ທຸກເວລາ