ai
3 мин
11 сентября 2026 г.
Источник: Хабр ИИ & Нейросети

DLP для LLM: как обезличивать запросы и не ломать поиск по сотрудникам

nepryakhin (AGIMA)
nepryakhin (AGIMA)
RSS AI Ingest
DLP для LLM: как обезличивать запросы и не ломать поиск по сотрудникам

Что происходит с корпоративным поиском, когда имена сотрудников нужно скрыть от внешней LLM? Простая замена фамилий на случайные маркеры защищает данные, но ломает связь между запросом, найденными документами и ответом модели. В статье разб...

Что происходит с корпоративным поиском, когда имена сотрудников нужно скрыть от внешней LLM? Простая замена фамилий на случайные маркеры защищает данные, но ломает связь между запросом, найденными документами и ответом модели. В статье разбираем, как развести приватность и полезность: где хранить mapping, зачем нужен entity resolution, как policy engine принимает решения и почему проверять нужно не только входной prompt, но и ответ модели

Хотите внедрить ИИ в ваш бренд?

Спроектируем и развернем автономных агентов и современный цифровой стек под ваши задачи.

Рассчитать проект