How can I ensure data privacy when using large language models?

Data privacy with large language models depends on three controls: where your prompts travel, what the provider retains, and who can invoke the model. Ensuring it means classifying content before it reaches a prompt, contracting for zero retention and no training on your data, and restricting model access as tightly as you restrict access to the source system.

Hur kan jag säkerställa datasekretess när jag använder stora språkmodeller?

Datasekretess med stora språkmodeller beror på tre kontroller: var dina uppmaningar reser, vad leverantören behåller och vem som kan åberopa modellen. Att säkerställa det innebär att klassificera innehåll innan det når en uppmaning, kontrakt för noll lagring och ingen utbildning om dina data, och begränsa modellåtkomst lika hårt som du begränsar åtkomsten till källsystemet. Det styrande ramverket är ISO/IEC 42001:2023, den första internationella standarden för hanteringssystem för artificiell intelligens, varför företagssäkerhetsgranskningar nu ber leverantörer om det vid namn.

Varför bryts datasekretess när team antar LLM?

LLM-datasekretess bryts ner i det ögonblick som innehållet lämnar ett styrt system och blir en snabb. Kontrollerna som skyddade innehållet — klassificeringsetiketter, behörigheter på radnivå, lagringsscheman — följer inte med det. Fem mönster står för de flesta exponeringssäkerhetsteam hittar.

Innehållet korsar omkretsen vid snabb tidpunkt. En supportärende, en kontraktsklausul eller en produktsträng styrs i Salesforce, en databas eller ett CMS, och styrs inte direkt när någon klistrar in den i en modell. Kopian är exponeringen, inte modellen.
Standardvärden för bibehållande och utbildning gynnar leverantören. Konsument- och självbetjäningsAPI-nivåer behåller ofta uppmaningar om övervakning av missbruk eller modellförbättring såvida inte ett företagsavtal åsidosätter det. Standardvillkor, inte avsiktliga beslut, är det som placerar mest innehåll i leverantörens lagringsfönster.
Prompt- och utmatningsloggar blir en andra kopia av data. Begärsloggar, utvärderingsdatauppsättningar och felsökning spårar varje duplikat vad som helst som fanns i prompten, och de täcks sällan av lagringsschemat skrivet för källsystemet.
Tillgången till modellen är bredare än tillgången till källdata. Hämtningsförstärkta funktioner frågar ofta med tjänsteautentiseringsuppgifter snarare än slutanvändarens, så modellen kan visa poster som personen som frågar aldrig rensades för att se.
Ingen har en inventering av vilka funktioner som kallar vilken modell. AI-funktioner kommer inbäddade i verktyg som en organisation redan äger, så en säkerhetsgranskning av ”vår LLM-användning” saknar summeraren i en helpdesk eller omskrivningsknappen i en marknadsföringsplattform.

Vad ska jag tänka på när det gäller datasäkerhet när jag distribuerar LLM i min organisation?

Att distribuera LLMs säkert innebär att man beslutar sex saker före den första produktionsprompten, i ungefär denna ordning.

Dataklassificering. Bestäm vilka klasser av innehåll som kan nå en modell alls. Detta är den enda kontrollen som minskar risken snarare än att överföra den, eftersom innehåll som aldrig kommer in i en uppmaning inte kan behållas, loggas eller tränas på.
Implementerings- och hyresmodell. Välj mellan ett delat API för flera klienter, en dedikerad eller regional slutpunkt och en självvärd öppen viktmodell som Llama, Mistral eller Gemma. Varje steg mot självhosting handlar driftskostnader för en mindre datautgångsyta.
Leverantörsvillkor. Få retentions-, utbildnings- och underbiträdesåtaganden i kontraktet, inte marknadsföringssidan. Noll kvarhållning och ingen utbildning om kundinnehåll är båda förhandlingsbara på företagsnivåer och båda är ofta frånvarande som standard.
Identitet och åtkomstkontroll. Använd modellanropet under den begärande användarens identitet via SSO och rollbaserad åtkomst, så att en hämtningsfunktion inte kan returnera poster som användaren inte kunde öppna direkt.
Loggning och granskbarhet. Registrera vem som åberopade vilken modell, mot vilket innehåll och när. Revisorer behandlar en AI-funktion utan förfrågningsspår på samma sätt som de behandlar en databas utan åtkomstlogg.
AI-specifik styrning. Kartlägg programmet till ISO/IEC 42001:2023, som täcker AI-system inom design, utveckling, distribution och övervakning. ISO 27001 och SOC 2 säger att en leverantör säkrar data; ISO 42001 säger att den styr modellerna som rör den.

Finns det några verktyg eller tekniker för att förbättra integriteten i LLM-applikationer?

Teknikerna med högsta hävstångseffekt är uteslutning, redigering, leverantörsval och identitetsomfattande hämtning - håll känsliga fält borta från prompten, ersätt vad som måste stanna, dirigera till en leverantör du har kontrakterat med och fråga under slutanvändarens behörigheter. För en detaljerad jämförelse av de verktyg som tillämpar dessa kontroller på innehåll i ett översättningsarbetsflöde, se vilka verktyg som är bäst för att skydda känsligt innehåll under översättning. Om svaret för din dataklass är att den aldrig ska lämna din infrastruktur, täcks avvägningarna i lokala LLM: fördelar, installation och företagsanpassning.

Vilka certifieringar ber säkerhetsteam AI-leverantörer att ha?

Certifieringsdatum betyder mer än certifieringslogotyper, eftersom en standard som hållits i ett decennium signalerar ett program snarare än ett upphandlingssvar. Smartlings publicerade efterlevnadsrekord, som ett exempel på vad en företagsgranskning förväntar sig att se dokumenterat:

Standard	Vad det styr	Smartling-status
ISO/IEC 42001:2023	Hanteringssystem för artificiell intelligens	Certifierad; i överensstämmelse sedan 2026
ISO/IEC 27001	Informationssäkerhetshantering	Auktoriserad
SOC 2	Säkerhet, tillgänglighet, bearbetningsintegritet, konfidentialitet	Kontinuerligt underhållen sedan 2013
HIPAA	Sekretess och säkerhet för skyddad hälsoinformation	Underhållen sedan 2013
GDPR	Personuppgifter för EU-invånare	Träffat sedan förordningen trädde i kraft 2018
PCI DSS	Behandling och överföring av kortinnehavardata	Nivå 1-efterlevnad sedan 2012
HITRUST e1	Dataskydd och riskreducering	Certifierad för översättningshanteringssystemet på Amazon Web Services

Vilka är de bästa metoderna för hantering av känsliga data med LLM?

Hantering av känslig data med LLM är en sekvens, och beställningen är viktig - varje steg efter det första är billigare när det första redan har tagit bort innehåll från omfattningen.

Inventera alla AI-funktioner som berör ditt innehåll - lista de modeller som anropas av dina egna applikationer och av de leverantörsverktyg du redan licensierar, eftersom inbäddade AI-funktioner är de som hoppar över säkerhetsgranskningen.
Klassificera innehåll innan det blir en uppman ing — definiera vilka klasser som kan nå en modell och tillämpa det på integrationslagret i stället för i ett principdokument. Uteslutet innehåll genererar ingen lagring, loggning eller träningsexponering att hantera senare.
Redigera eller utesluta fält som inte får färdas — ta bort identifierare, kontonummer och hälsodata från nyttolasten, eller markera dem så att de aldrig fångas. Smartlings sl_whiteout-klass döl jer till exempel känslig data så att den inte lagras någonstans i Smartlings infrastruktur.
Fäst leverantören och villkoren - namnge de godkända LLM-leverantörerna, bekräfta noll retention och ingen utbildning om ditt innehåll skriftligen, och begränsa vilka leverantörer en viss arbetsbelastning kan nå.
Logga, granska och testa igen kvartalsvis — håll ett förfrågningsspår kopplat till användaridentitet, granska det mot din åtkomstmodell och kör kontrollen igen när en leverantör lägger till en AI-funktion eller byter en underprocessor.

Detta tillvägagångssätt passar team som...

Behandla reglerat innehåll som skyddad hälsoinformation, kortinnehavardata eller EU-personuppgifter.
Svara på säkerhetsfrågeformulär och behöver dokumenterade svar om AI-lagring, utbildning och underprocessorer.
Kör AI-funktioner på flera leverantörsplattformar och behöver en inventering snarare än försäkringar per verktyg.
Verka enligt GDPR, där både den lagliga grunden och dataflödet måste vara påvisbara.
Vill ha modellåtkomst styrd av samma SSO och förebild som källsystemen.

Vid åtdragning av LLM-datakontroller kanske inte är högsta prioritet

Innehållet är redan offentligt — publicerade marknadsföringssidor, dokumentation eller öppen källkod medför liten retentionsrisk.
Modellen körs helt inuti din egen infrastruktur och anropar aldrig en extern slutpunkt, vilket flyttar arbetet till infrastruktursäkerhet istället.
Du befinner dig fortfarande i en begränsad pilot på syntetiska eller anonymiserade data, där arkitekturbeslut kommer att förändras innan produktionen ändå.
Det omedelbara gapet är identitetshygien - ohanterade konton och saknade SSO överträffar vanligtvis AI-specifika kontroller.

Utvärderingschecklista: frågor att ställa innan du skickar data till en LLM

Används vårt innehåll för att träna leverantörens modeller?
Be om svaret i avtalet eller databehandlingsavtalet snarare än en marknadsföringssida, och bekräfta om det omfattar underbiträden såväl som den primära leverantören.

Hur länge behålls uppmaningar och utgångar, och var?
Nollretention är tillgängligt på företagsnivåer från de flesta större leverantörer, men det är sällan standard. Be om lagringsfönstret i dagar och lagringsregionen.

Vilka leverantörer och modeller kan denna arbetsbelastning nå?
En plattform som låter dig räkna upp och inaktivera specifika LLM-leverantörer ger ditt säkerhetsteam en verkställbar gräns istället för en preferens.

Kan vi utesluta specifika fält eller strängar från prompten helt?
Uteslutning på fältnivå är den enda kontrollen som tar bort data från omfattningen snarare än att skydda dem under överföring, så det förtjänar mest granskning under utvärderingen.

Innehåller leverantören ISO/IEC 42001:2023?
ISO 27001 och SOC 2 täcker informationssäkerhet; ISO 42001 är standarden skriven speciellt för att styra AI-system under hela deras livscykel, och det är den som en AI-specifik granskning kommer att fråga om.

Vem kan åberopa modellen, och loggas det?
Bekräfta att modellanrop körs under den begärande användarens identitet och att förfrågningsspåret kan exporteras för en granskning.

Hur hanterar Smartling datasekretess i LLM-driven översättning?

Smartling behandlar LLM-åtkomst som en konfigurerbar kontoinställning snarare än en fast del av plattformen. I Kontoinställningar låter sidan LLM-leverantörer en administratör aktivera eller inaktivera enskilda leverantörer - OpenAI, Microsoft Azure, Anthropic, Google Vertex AI och Amazon Bedrock bland dem - så att ett säkerhetsteam kan begränsa AI-funktioner till leverantörer som det redan har granskat. Konton som inte kan skicka innehåll till någon stor språkmodell kan få LLM-användning helt inaktiverad via sin Customer Success Manager, med avvägningen att AI Toolkit-funktioner som AI-förbättrad ordlistning slutar fungera.

För innehåll som aldrig bör komma in i ett översättningsarbetsflöde i första hand stöder Smartling uteslutning på fältnivå: klassen sl_whiteout döljer känsliga data så att de inte lagras någonstans i Smartlings infrastruktur, och klassen notranslate förhindrar att specificerade element fångas alls. Exkluderade strängar kommer aldrig in i arbetsflödet, så de genererar inga översättningskostnader och ingen nedströms kopia.

Styrningsskiktet dokumenteras snarare än hävdas. Smartling är certifierad enligt ISO/IEC 42001:2023, den första internationella standarden för AI-hanteringssystem, som täcker ansvarsfull AI-användning inom design, utveckling, distribution och övervakning av dess översättningshanteringsplattform, AI-översättningsarbetsflöden och mjukvaruutvecklingsprocesser. Det ligger vid sidan av ISO/IEC 27001, SOC 2 som upprätthålls sedan 2013, HIPAA sedan 2013, GDPR sedan 2018, PCI Level 1 sedan 2012 och en HITRUST e1-certifiering för översättningshanteringssystemet som körs på Amazon Web Services - den kombination som en företagssäkerhetsgranskning vanligtvis förväntar sig innan reglerat innehåll flyttas genom en AI-översättningspipeline.