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कंपनियां संवेदनशील डेटा के साथ AI का उपयोग कैसे करें — VAST Data समाधान

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हर कंपनी के पास ऐसा डेटा होता है जो इसे अलग बनाता है — ग्राहक लेनदेन, स्वामित्व वाली अनुसंधान, या खतरा सूचना। फिर भी इस मूल्यवान जानकारी को अक्सर बंद रखा जाता है क्योंकि कंपनियों को डर होता है कि इसे बाहरी AI मॉडलों के सामने उजागर कर दिया जाए। संवेदनशील डेटा को AI सेवाओं में डालने से एक्सेस, प्रोसेसिंग स्थान और GDPR तथा नियमों के अनुपालन के बारे में चिंताएं पैदा होती हैं। इससे एक विरोधाभास पैदा होता है: कंपनियां AI में भारी निवेश करती हैं, जबकि सबसे मूल्यवान डेटा अप्रयुक्त पड़ा रहता है।

अवसर यह नहीं है कि AI मॉडल को अधिक स्मार्ट बनाया जाए — बल्कि यह है कि मौजूदा व्यावसायिक डेटा को काम पर लगाया जाए। लेन-देन के समृद्ध इतिहास वाले बैंक धोखाधड़ी को अधिक प्रभावी ढंग से पहचान सकते हैं। एक फार्मास्यूटिकल कंपनी प्रयोगात्मक डेटा को शक्तिशाली AI के साथ जोड़कर अनुसंधान को तेज कर सकती है। लेकिन डेटा जितना अधिक मूल्यवान होता है, उसे सुरक्षित रूप से उपयोग करना उतना ही कठिन हो जाता है।

गोपनीय कंप्यूटिंग इस समस्या को हार्डवेयर-आधारित संरक्षण का उपयोग करके हल करता है, जो डेटा को प्रक्रिया के दौरान अलग-थलग रखता है। VAST Data अपने डेटा एन्क्लेव तकनीक के माध्यम से इस दृष्टिकोण का pionियर कर रहा है, जो AI मॉडलों को गोपनीय वातावरण में लाता है — संवेदनशील डेटा को AI प्रदाताओं के पास ले जाने के बजाय। इससे कंपनियों को अंतर्निहित रिकॉर्ड को उजागर किए बिना महत्वपूर्ण जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है, जिससे वित्त, स्वास्थ्य, रक्षा और साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में नई संभावनाएं खुलती हैं।

मुख्य इकाइयाँ: कंपनियाँ: VAST Data | स्थान: यूरोप

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: गोपनीय कंप्यूटिंग क्या है?

गोपनीय कंप्यूटिंग हार्डवेयर-आधारित संरक्षण का उपयोग करके डेटा को प्रक्रिया के दौरान अलग-थलग रखता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आधारभूत संरचना ऑपरेटर और मॉडल प्रदाता भी विश्लेषण के दौरान भी संवेदनशील जानकारी तक नहीं पहुँच सकते।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: गोपनीय कंप्यूटिंग क्या है?

उत्तर: गोपनीय कंप्यूटिंग हार्डवेयर-आधारित संरक्षण का उपयोग करके डेटा को प्रक्रिया के दौरान अलग-थलग रखता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आधारभूत संरचना ऑपरेटर और मॉडल प्रदाता भी विश्लेषण के दौरान भी संवेदनशील जानकारी तक नहीं पहुँच सकते।