ความปลอดภัย
คู่มือและบทความสำหรับผู้บริหาร ทีม IT และเจ้าของข้อมูล เริ่มจากความเสี่ยงที่มองเห็น แล้วกำหนดขอบเขตการใช้ Private AI ร่วมกัน
AI ที่เป็นขององค์กรคุณ ในทุกมิติ
กรอบนี้เป็นแนวทางวางแผนของ RAGBOX ไม่ใช่มาตรฐานรับรองภายนอก ทุกชั้นต้องมีผู้รับผิดชอบ หลักฐาน และการทดสอบ
ข้อมูลความสามารถและ Deployment ต้องยืนยันเป็นรายโครงการ ไม่มีการกล่าวอ้าง Certification, ROI หรือรายชื่อลูกค้าที่ไม่มีหลักฐาน
AI Governance: จากนโยบายสู่การปฏิบัติ — ความปลอดภัย
บันทึกการใช้ AI ควรบอกได้ว่าใครทำอะไร ใช้ข้อมูลและโมเดลใด เกิดขึ้นเมื่อไร และใครตรวจย้อนหลังได้ ต้องจัดสมดุลระหว่างหลักฐานที่จำเป็นกับข้อมูลอ่อนไหวใน Logs
อ่านเพิ่มเติมข้อมูลของคุณ ขอบเขตของคุณ — ความปลอดภัย
Data Control ครอบคลุมข้อมูลต้นทาง ชิ้นข้อความ Embedding ดัชนี แคช คำตอบ และ Logs ต้องรู้ว่าแต่ละส่วนอยู่ที่ใด ใครเข้าถึงได้ และจะลบหรือกู้คืนอย่างไร
อ่านเพิ่มเติมShadow AI ในองค์กร — ความปลอดภัย
Shadow AI คือการใช้ AI ที่อยู่นอกกระบวนการอนุมัติหรือการมองเห็นขององค์กร ความเสี่ยงขึ้นกับชนิดข้อมูล เครื่องมือ บัญชี และสัญญาที่ใช้ ไม่ควรสรุปว่าบริการ Public AI ทุกแบบไม่ปลอดภัย
อ่านเพิ่มเติมคำถามที่พบบ่อย
ข้อมูลต้องออกอินเทอร์เน็ตหรือไม่?
ขึ้นกับ Deployment และบริการที่เชื่อมต่อ ต้องกำหนดเส้นทางข้อมูลของโมเดล OCR, Embedding, Backup และ Logs ก่อนยืนยันขอบเขตจริง
คำตอบ AI เชื่อถือได้ทันทีหรือไม่?
ควรตรวจต้นฉบับ ความครบถ้วน และรุ่นเอกสาร โดยเฉพาะงานกฎหมาย บัญชี และการตัดสินใจสำคัญ แหล่งอ้างอิงช่วยตรวจสอบ แต่ไม่รับประกันความถูกต้อง
ควรเริ่มโครงการอย่างไร?
เลือก Use Case ชัดเจนหนึ่งเรื่อง เตรียมเอกสารที่อนุญาต กำหนดผู้รับผิดชอบและเกณฑ์ยอมรับ ทดสอบคุณภาพคำตอบ สิทธิ์ และต้นทุนกับผู้ใช้กลุ่มเล็กก่อนขยายผล
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
แหล่งข้อมูลสาธารณะใช้ประกอบคำอธิบายหลักการ ไม่ได้เป็นการรับรองผลิตภัณฑ์ RAGBOX
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
รอผู้เชี่ยวชาญตรวจทานก่อนใช้งานจริง ไม่ได้เป็นคำแนะนำกฎหมายหรือภาษีเฉพาะกรณี