Azure Blob उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट स्टोरेज एकीकरण AI सुरक्षा के साथ

यह लेख बताता है कि AI सुरक्षा के लिए प्रॉम्प्ट स्टोर करने के लिए Azure Blob को कैसे एकीकृत करें।

सारांश

Cato AI सुरक्षा समाधान उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट्स की निगरानी करता है ताकि संभावित हानिकारक उपयोग की पूर्वसूचना प्राप्त करके उसे कम किया जा सके, पूर्ण जाँच और ऑडिट की सुविधा प्रदान की जा सके ताकि कानूनी और नियामक दायित्वों को पूरा किया जा सके। यह लेख बताता है कि कैसे Azure Blob स्टोरेज से कनेक्ट करें और उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट्स को ग्राहक के बादलों में स्टोर करें।

प्रॉम्प्ट्स एकीकरण के लिए Azure Blob स्टोरेज के बारे में

Aim आपके Azure Blob स्टोरेज से यूज़र के माध्यम से कनेक्ट होता है। एक बार एकीकृत होने के बाद, Aim प्रॉम्प्ट्स को संग्रहीत करने के लिए Blob स्टोरेज का उपयोग करता है।

1. अपने Azure ग्राहक से कनेक्ट होने के लिए यहां क्लिक करें।
   एक नई ब्राउज़र टैब Microsoft 365 ऐप पर खुलता है।

2. नई ब्राउज़र टैब में, Azure ग्राहक पर प्रमाणीकरण करें:

   1. Microsoft खाता चुनें।

   2. ऐप के लिए पासवर्ड दर्ज करें और इसे स्वीकृत करें।

   3. Cato को Azure ग्राहक तक पहुँचने के लिए अनुमति स्वीकार करें।

प्रॉम्प्ट्स स्टोरेज के लिए Azure की कॉन्फ़िगरेशन करना

प्रॉम्प्ट्स स्टोरेज के लिए संसाधन समूह और स्टोरेज खाता बनाएं।

AI सुरक्षा सर्वर सीधा आपके Blob स्टोरेज तक पहुँच नहीं कर सकते, इसके बजाय, पहुँच Microsoft API के माध्यम से रूट की जाती है। इसका अर्थ यह है कि आपका VNet सार्वजनिक रूप से खुला नहीं होना चाहिए।

यदि आप उस स्टोरेज खाते को केवल विशिष्ट वर्चुअल नेटवर्क तक खुली रखना चुनते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप AI सुरक्षा सार्वजनिक IP पते '3.128.166.78' तक पहुँचने की अनुमति भी दें। इसका अर्थ यह नहीं है कि Aim आपके वर्चुअल नेटवर्क तक पहुँच है, बल्कि केवल उस स्टोरेज खाते तक Microsoft’s API के माध्यम से।

AI सुरक्षा सर्वर आपके Blob स्टोरेज तक सीधी पहुँच नहीं कर सकते, पहुँच Microsoft API के माध्यम से रूट की जाती है। इसका अर्थ यह है कि आपका VNet सार्वजनिक रूप से खुला नहीं होना चाहिए। हालांकि, यदि आप उस स्टोरेज खाते को केवल विशिष्ट वर्चुअल नेटवर्क तक खुला रखते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप Cato सार्वजनिक IP पते 3.128.166.78 तक पहुँचने की अनुमति भी दें। इसका अर्थ यह नहीं है कि AI सुरक्षा आपके वर्चुअल नेटवर्क तक पहुँच है, बल्कि केवल उस स्टोरेज खाते तक Microsoft’s API के माध्यम से।

Azure में प्रॉम्प्ट्स को स्टोर करने के लिए संसाधन समूह और स्टोरेज खाता बनाने के लिए:

1. Azure पोर्टल में, अपने पसंदीदा सदस्यता के तहत प्रॉम्प्ट्स को सहेजने के लिए एक नया संसाधन समूह बनाएं।
   हम इसे ai-security-prompts-storage नाम देने की सिफारिश करते हैं।

   

2. स्टोरेज खाते पर जाएं, और पूर्व चरण में बनाए गए संसाधन समूह में एक नया स्टोरेज खाता बनाएं।
   स्टोरेज खाते का नाम विश्व स्तर पर अद्वितीय होना चाहिए। हम निम्न के समान स्टोरेज खाता नाम देने की सिफारिश करते हैं: aisecurity<कंपनी का नाम>प्रॉम्प्ट्स।

3. स्टोरेज खाते को संपादित करें, और एक Blob कंटेनर बनाएं जो प्रॉम्प्ट्स को स्टोर करता है।

प्रबंधन अनुमतियों को सौंपना संसाधन समूह

1. Azure पोर्टल में, संसाधन समूह को संपादित करें और पहुँच नियंत्रण (IAM) पर जाएं।

2. जोड़ें पर क्लिक करें, और भूमिका असाइनमेंट जोड़ें चुनें।

3. कार्य फ़ंक्शन भूमिकाएँ चुनें, और स्टोरेज Blob डेटा योगदानकर्ता चुनें।

   

4. सदस्य टैब में, सुनिश्चित करें कि पहुँच असाइन करें में आप उपयोगकर्ता, समूह, या सेवा प्रिंसिपल का चयन करें।

5. सदस्यों का चयन करें पर क्लिक करें, और AI Security Self-Hosted Prompts Integration के लिए खोज करें। इसे चुनें, और अगले पृष्ठ पर जाएं।

6. समीक्षा + असाइन करें पर क्लिक करें, और अनुमतियाँ असाइन करें।

Azure Blog प्रॉम्प्ट्स स्टोरेज को Cato AI सुरक्षा से कनेक्ट करना

AI सुरक्षा को Azure Blog प्रॉम्प्ट्स स्टोरेज खाते से जोड़ने के लिए:

1. From the CMA navigation menu, click AI Security > Integrations.

2.  Azure Blob प्रॉम्प्ट्स स्टोरेज में,  कनेक्ट करें पर क्लिक करें।
   

3.  Azure Blob प्रॉम्प्ट्स स्टोरेज जोड़ें  पैनल में, निम्नलिखित विवरण जोड़ें:

   • Azure AD ग्राहक आईडी

   • Azure स्टोरेज खाता नाम

   • Azure स्टोरेज कंटेनर नाम

4.  कनेक्शन का परीक्षण करें  पर क्लिक करें एकीकरण सत्यापित करने के लिए।

5.  कनेक्ट करें पर क्लिक करें।

Azure Blob स्टोरेज के लिए AI सुरक्षा अनुमतियाँ

Cato AI सुरक्षा इस कारणों के लिएस्टोरेज Blob डेटा योगदानकर्ता भूमिका का उपयोग करता है:

1. विभिन्न खतरों और जोखिमों की समृद्ध पहचानों के साथ कच्चे प्रॉम्प्ट डेटा को लिखना, जो AI सुरक्षा द्वारा पहचाने गए हैं।

2. Cato प्रबंधन एप्लिकेशन में दृश्यता के लिए प्रॉम्प्ट डेटा की प्राप्ति। जब प्रशासनिक उपयोगकर्ता के पास उचित अनुमति होती है तो डैशबोर्ड तक पहुँचते हैं, तत्काल दृश्यता और नीति समायोजन के लिए अनुमति देता है।

3. ऐप स्टेट जानकारी बनाए रखना: जब एक चैट एप्लिकेशन उपयोगकर्ता एक प्रॉम्प्ट भेजता है, तो AI सुरक्षा इंजन हमारी नीतियों की सटीकता और प्रासंगिकता को बढ़ाने के लिए सत्र संदर्भ के साथ हमारे वर्गीकरणकर्ताओं को समृद्ध करने के लिए सत्र इतिहास पढ़ता है। इसके अलावा, इंजन संदर्भ को पुनः प्राप्त करता है ताकि सुनिश्चित किया जा सके कि पहले अवरुद्ध या गुमनाम संदेश मॉडल को कभी भी नहीं भेजे जाएं।

आपके Azure Blob स्टोरेज में प्रॉम्प्ट प्रारूप

आपके Azure Blob स्टोरेज में प्रॉम्प्ट्स निम्नलिखित प्रारूप में स्टोर होते हैं:

1. प्रत्येक Blob एक एकल प्रॉम्प्ट का प्रतिनिधित्व करता है।

2. Blob नाम चैट_आईडी है, एक आंतरिक पहचानकर्ता।

3. Blob सामग्री JSON प्रारूप में है और निम्नलिखित फ़ील्ड्स हैं:

   1. user_prompt - मूल प्रॉम्प्ट जो उपयोगकर्ता ने भेजा।

   2. redacted_user_prompt - Aim की संशोधन के बाद का प्रॉम्प्ट।

   3. proxied_user_prompt - वास्तविक प्रॉम्प्ट जो LLM को भेजा गया था।

   4. detected_entities - इकाइयाँ जो हम ने चैट में पहचानी और संशोधित की।

   5. llm_response - वास्तविक प्रॉम्प्ट जो LLM द्वारा उत्तर दिया गया

   6. redacted_llm_response - प्रॉम्प्ट जो उपयोगकर्ता को वापस किया गया था।

   7. engines_state - AI सुरक्षा द्वारा संशोधन और अवरोधन के लिए उपयोग की जाने वाली आंतरिक वस्तु।

यह एक प्रॉम्प्ट के लिए एक नमूना JSON है:

{
  "user_prompt": "Hello my name is John",
  "redacted_user_prompt": "Hello my name is [NAME_1]",
  "proxied_user_prompt": "Hello my name is [NAME_1]",
  "detected_entities": [
    {
      "type": "NAME",
      "sub_type": null,
      "content": "John",
      "name": "NAME_1",
      "instances": [
        {
          "start": 17,
          "end": 21,
          "score": 0.9999864101409912,
          "source_message_id": "19MEYhefvmn"
        }
      ]
    }
  ],
  "llm_response": "Hello [NAME_1]!" How can I assist you today?",
  "redacted_llm_response": "Hello [NAME_1]! How can I assist you today?",
  "engines_state": {}
}