Att bygga nya anpassade datamängder från grunden är utmanande och tråkigt. Tack vare off-the-shelf-data erbjuder det en snabb och effektiv lösning för utvecklare att bädda in data i sina AI-produkter och göra dem funktionella. Off-the-shelf-data är förbyggd data som samlas in, rengörs, märks och förvaras redo för användning.
Att söka efter rätt hylldata är dock en utmaning i sig. Förutom datakvaliteten är datasekretess och säkerhet två viktiga aspekter som måste hållas i åtanke när man utnyttjar hyllan datamängder. Om datamängden du distribuerar till din kod saknar tillräcklig säkerhet kan det leda till allvarliga affärsresultat.
Låt oss därför avslöja riskerna med att använda off-the-shelf-data och hur du kan förhindra dig själv från dessa risker. Låt oss börja!
Riskerna med att använda kursdata från hyllan
Direkt från hyllan datasekretess är en viktig säkerhetsaspekt av datamängder som ska beaktas. Flera risker är kopplade till datasäkerhet när du använder hylldata för dina AI-modeller eller program. Några av riskerna är:
Obehörig dataåtkomst
En annan potentiell risk med att använda off-the-shelf datasäkerhet är obehörig åtkomst. Eftersom du är en outsourcad data kan du inte vara säker på datauppsättningens tillgänglighet. En utvecklare kan ha lämnat en lös ände där de senare kan komma åt ditt AI-program och stjäla värdefull information.
Datamissbruk
En potentiell risk förknippad med off-the-shelf-data är felaktig användning av data i ditt AI-program. Eftersom många API:er utnyttjar standarddata förblir de kryptografiska principerna för data desamma om de inte ändras. Detta gör att hackare kan missbruka data och få tillgång till dina program.
Datakvalitetsproblem
Kvaliteten på dina färdiga data kan vara en stor risk för dina AI-program. Ofta kommer uppgifterna inte från diversifierad demografi, kan ha dubbletter, felaktig märkning, bristande användarsamtycke, etc.
Steg för att säkerställa datasekretess och säkerhet när du använder data från hyllan
Trots vissa risker med att använda off-the-shelf-data kan många sätt minska riskfaktorn. Här är några sätt att överväga förbättrad off-the-shelf datasäkerhet:
Välj en ansedd leverantör
Det bästa sättet att få säkra och säkra off-the-shelf-data är att köpa den från en pålitlig och pålitlig dataleverantör. En äkta dataleverantör kommer alltid att ge dig ett avtal och en försäkran om att data är robusta, korrekta och av hög kvalitet.
Granska datasekretess- och säkerhetspolicyer
Att granska leverantörens datasekretess- och säkerhetspolicyer innan du köper datamängderna är mycket viktigt. Du måste se till att den information du köper helt och hållet tillhör dig. Om någon annan person får tillgång till det kommer det att betraktas som ett tillgänglighetsbrott och lämpliga åtgärder kommer att vidtas.
Kryptera känsliga data
Trots flera säkerhetsklausuler i ditt avtal kan du aldrig känna till dina vanliga datasekretessproblem. Därför är det en bra praxis att kryptera den känsliga informationen i ditt projekt så att den förblir säker under alla cyberattacker.
Övervaka dataåtkomst regelbundet
En annan säkerhetspraxis som du måste följa för att säkra dina data är att regelbundet övervaka dataåtkomstlistan. Du bör kontrollera vem som nyligen har kommit åt data och filtrera bort all misstänkt aktivitet i systemet.
Utbilda anställda i bästa praxis för datasekretess och säkerhet
Att utbilda dina anställda i datasäkerhetsmetoder och åtgärder är avgörande för att hålla din organisations data säker och säker. Alla dina anställda måste arbeta hårt och se till att de följer rätt datapraxis, vilket avsevärt kan minimera risken för datastöld.
Fördelarna med att använda off-the-shelf data på ett säkert sätt
När du väl har utnyttjat rätt metoder för att skaffa och använda dina färdiga data kan du få avsevärt förbättrade resultat av dina projekt. Här är några fördelar som listas nedan:
Förbättrad datakvalitet
Att använda rätt datauppsättning från hyllan för ditt projekt kan förbättra datakvaliteten i dina projekt. När datakvaliteten förbättras kan dina projekt leverera optimerade resultat och bättre övergripande resultat.
Ökad datatillgänglighet
Den största fördelen med att använda vanliga datamängder är den utökade omfattningen av datatillgänglighet. Du kan hämta många datamängder efter behov och öka projektets funktionalitet och omfattning.
Bättre datasekretess och säkerhet
Om du hittar en känd leverantör för dina databehov kan du få mer förfinad datasekretess och säkerhet. Alla dataleverantörer är inte bedrägerier. Vissa utvecklar sin data med extrem omsorg och säkerställer optimal säkerhet för tillförlitliga resultat.
Reducerade kostnader
En av de viktigaste fördelarna med att använda hylldata är dess kostnadseffektivitet. Till skillnad från vanliga datainsamlings- och rengöringsprocesser är det ganska billigt och snabbt att köpa hylldata. Du kan helt enkelt köpa data till ett rimligt pris och säkerställa att dina projekt fungerar till ett mycket lägre pris.
[ Läs även: Fördelarna med att använda vanliga träningsdataset ]
Slutsats
Datasekretess och säkerhet handlar om aspekter när data är inblandade. Men att hantera off-the-shelf datasäkerhet kan påverka dina AI-projekt. Så istället för att oroa dig för din datasäkerhet är det bättre att hitta en pålitlig dataleverantör; Shaip är en av branschens mest pålitliga dataleverantörer som du kan lita på. Du kan kontakta Shaip för din datauppsättning behöver veta mer.
