自动化编辑可保护敏感数据以供大型语言模型使用

为了降低使用OpenAI、Anthropic和Google等公司的大型语言模型时的安全和合规风险，在将敏感数据发送到提示之前必须对其进行编辑。这包括自动化内联提示编辑，它能实时检测并用占位符替换机密信息。此过程的技术包括使用正则表达式进行模式匹配（针对结构化数据）和命名实体识别（NER）（针对更复杂、非结构化的PII）。可逆编辑或假名化通过用一致的令牌替换敏感数据并维护一个映射以供将来可能使用，进一步增强了这一点，从而可以在不暴露关键信息的情况下使用大型语言模型。 AI

影响 通过保护敏感数据，能够更安全地将大型语言模型集成到企业工作流程中。

排序理由 该项目描述了一种更安全地使用现有大型语言模型的技术和工具，而不是一个新的模型发布或核心研究。

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