Um guia para CTOs e engenheiros de DevSecOps sobre como fortalecer implantações locais de IA. Só porque é local não significa que seja seguro. Seções principais: 1. **Vetores de ameaças:** Injeção imediata, roubo de modelo, envenenamento de dados de treinamento. 2. **Segurança de rede:** Requisitos de air gapping, mTLS para uso de inferência. 3. **Controle de acesso:** Implementação de chaves de API e cotas de uso para APIs LLM internas. 4. **Registros de auditoria:** Registro de solicitações e conclusões (sem violar as políticas de privacidade). 5. **Sanitização:** Grades de proteção de entrada/saída usando ferramentas como Guardrails AI. **Estratégia de Linking Interno:** Link para Pilar. Link para ‘Implantando no Kubernetes’.
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IA local empresarial: uma lista de verificação de segurança e conformidade
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