Профили безопасности AI движка позволяют определить, как Cato оценивает взаимодействия AI и применяет вашу политику использования AI. Профиль - это логический контейнер для одного или нескольких детекторов, которые идентифицируют специфические типы данных, поведения или содержания в запросах и реакциях AI. Вы присоединяете профиль к правилу политики взаимодействия AI, и действие правила определяет, как Cato обрабатывает соответствующий трафик.
Детекторы являются строительными блоками профиля. Каждый детектор идентифицирует специфическую категорию содержания, такую как персональные идентификаторы, чувствительная бизнес информация, секреты или регулируемые сценарии использования AI. Вы можете использовать предопределенные детекторы, предоставленные компанией Cato, или создавать пользовательские детекторы, основанные на Пользовательская Тема & Намерение или регулярные выражения (regex), чтобы соответствовать уникальным требованиям вашей организации.
Разделяя логику обнаружения (профили и детекторы) от логики применения (правила политики и действия), вы получаете гибкость и возможность повторного использования. Вы можете применить один и тот же профиль к нескольким правилам и обновить профиль централизованно, чтобы мгновенно повлиять на все связанные правила.
После создания профиля, вы выбираете его в поле профиля движка правила политики взаимодействия AI и определяете соответствующее действие, такое как блокировка или другой вариант применения.
Вариант использования
Как администратор безопасности компании ABC, вы отвечаете за предотвращение отправки сотрудниками чувствительных данных в общедоступные AI инструменты.
Вы решаете создать профиль движка, называемый Защита персонального идентификатора, чтобы обнаруживать попытки пользователей отправить персональную или регулируемую информацию в AI приложения.
Сначала вы создаете профиль и добавляете предопределенные детекторы из категории персональных идентификаторов, включая:
Имя
Номер ID/ССН
Электронная почта.
Номер телефона
Вы также создаете пользовательский детектор, используя шаблон регулярного выражения, чтобы идентифицировать внутренние номера учетных записей клиентов вашей организации, которые не покрываются предопределенными детекторами.
Далее, вы создаете правило политики взаимодействия AI и выбираете профиль Защита персонального идентификатора в поле профиля движка. В разделе действия вы выбираете Блокировать.
Теперь, когда пользователь пытается ввести персональную информацию клиента или номера внутренних учетных записей в AI приложение, взаимодействие блокируется согласно политике.
Этот целевой подход позволяет защищать чувствительные данные без ограничения всего использования AI в организации.
Создать Профиль Движка
Создайте профиль движка, чтобы группировать детекторы, представляющие типы данных или содержания, которые вы хотите контролировать.
Чтобы создать Профиль Движка:
Из меню навигации выберите AI Безопасность > Профили DLP.
Нажмите Новый Профиль.
Введите Имя Профиля и необязательное Описание. Cato рекомендует предоставить описание, которое позволит легко идентифицировать профиль при его применении в правилах.
Нажмите Добавить Детекторы.
Выберите детекторы для включения в профиль:
Выберите из категорий предопределенных детекторов
Или выберите пользовательские детекторы, которые вы ранее создали
Настройте логику соответствия.
Выберите, удовлетворяет ли профиль Любой (ИЛИ) или Все (И) из выбранных детекторов
Нажмите Применить и затем Сохранить.
Профиль теперь доступен для выбора в поле профиля движка при создании или редактировании правила политики взаимодействия AI.
Настройка Детекторов
Вы можете создать детекторы на основе предварительно определённых категорий, предоставленных Cato, или определить пользовательские детекторы для соответствия специфическим для организации шаблонам. Для каждого детектора вы можете настроить уровень доверия и строки для игнорирования данным детектором.
Настройка уровня доверия определяет, насколько строгими являются критерии обнаружения.
Более высокий уровень доверия генерирует меньше оповещений и сосредотачивается на проблемах с высокой вероятностью выявления истинно положительных случаев.
Низкий уровень доверия увеличивает чувствительность и может выявлять больше потенциальных проблем, но может генерировать дополнительные пограничные или ложноположительные оповещения.
Исключая строку, вы можете определить строки, которые обычно были бы актуальны для детектора, например, собственное имя, но вы хотите игнорировать их по какой-то причине, например, если это название вашей компании.
Использование Предопределенных Детекторов
Cato предоставляет детекторы из коробки, организованные по категориям, таким как:
Личные идентификаторы
Код & Технические идентификаторы
Регулирование использования AI
Конфиденциальная бизнес-информация
Эти детекторы (и многие другие) готовы к использованию и не требуют дополнительной настройки.
Чтобы добавить предопределенные детекторы в профиль:
При создании профиля нажмите Добавить Детекторы.
Нажмите Выбрать среди Детекторов.
Определите логику, которая будет применена между различными детекторами.
Просмотрите или найдите детекторы в панели Выбрать Детекторы.
Разверните категорию, например, Личные Идентификаторы или Код & Технические Идентификаторы, и выберите соответствующие детекторы.
Щелкните Применить.
(Необязательно) В панели Профиль вы можете нажать на 3 точки рядом с детектором, чтобы определить:
Строки для исключения
Пороговые значения уверенности
Нажмите Сохранить.
Создание Пользовательского Детектора
Создайте пользовательский детектор, когда предопределенные детекторы не удовлетворяют вашим требованиям.
Вы можете определить пользовательский детектор, используя:
Регулярные выражения (regex) для структурированных шаблонов
Чтобы создать пользовательский детектор:
При создании профиля нажмите Добавить Детекторы.
Нажмите Создать Пользовательский Детектор.
Введите Имя и в разделе Тип пользовательского детектора выберите один из вариантов:
Регулярное выражение
Определите критерии соответствия.
Для regex введите шаблон регулярного выражения
Щелкните Применить.