Klasifikasi dan penyamaran teks

Kapan harus menggunakan klasifikasi dan penyamaran teks

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan umum:

  • Menyaring input pengguna sebelum persistensi database: Samarkan PII sensitif (seperti nomor Jaminan Sosial, nomor kartu kredit, atau surat izin mengemudi) dari teks bentuk bebas sebelum menuliskan data ke database penyimpanan atau aplikasi.
  • Menghapus informasi pribadi dari transkrip dan log layanan pelanggan: Menghapus informasi pribadi yang dapat mengidentifikasi dari histori chat, tiket dukungan, dan rangkaian pesan email sebelum peninjauan agen atau penyerapan data pelatihan.
  • Mengidentifikasi entitas sensitif untuk pemberian tag downstream: Mengklasifikasikan teks untuk mengekstrak infoType dan rating kemungkinan, serta menggunakan informasi ini dalam alur kerja kustom untuk merutekan atau menandai pesan berisiko tinggi.
  • Menyamarkan data rahasia dalam perintah AI generatif: Menyamarkan informasi eksklusif atau yang diatur dari perintah pengguna sebelum mengirimkan konten ke LLM pihak ketiga atau publik.

Klasifikasi teks

Pertimbangkan input teks berikut:

Please update my records with the following information:
Email address: foo@example.com

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

Outputnya adalah daftar temuan, yang dikelompokkan ke dalam kategori berikut:

Contoh output ditampilkan dalam tabel di bawah.

InfoType Likelihood Offset
US_HEALTHCARE_NPI VERY_LIKELY 122
EMAIL_ADDRESS LIKELY 72
US_DRIVERS_LICENSE_NUMBER LIKELY 155
CANADA_BC_PHN VERY_UNLIKELY 122
UK_TAXPAYER_REFERENCE VERY_UNLIKELY 122
CANADA_PASSPORT VERY_UNLIKELY 155

Penyamaran teks otomatis

Penyuntingan otomatis menghasilkan output dengan kecocokan data sensitif yang dihapus, bukan hanya memberikan daftar temuan.

Berikut adalah contoh input penyamaran otomatis:

Please update my records with the following information:
Email address: foo@example.com

National Provider Identifier: 1245319599

Driver's license: AC333991

Berikut adalah contoh output menggunakan placeholder "***":

Please update my records with the following information:
Email address: ***

National Provider Identifier: ***

Driver's license: ***

Resource

  • Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menggunakan Sensitive Data Protection untuk menyamarkan teks, lihat artikel Menyamarkan Data Sensitif dari Konten Teks.
  • Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang penggunaan Sensitive Data Protection untuk melakukan de-identifikasi data sensitif dalam konten teks—yang mencakup "penyamaran" data sensitif, penggantian data sensitif dengan string "token", serta enkripsi dan penggantian data sensitif menggunakan kunci yang dibuat secara acak atau telah ditentukan sebelumnya—lihat Melakukan de-identifikasi data sensitif dalam konten teks.