HCLTech AI Force est conçu pour la sécurité et la gouvernance

Comment les données sont-elles gardées sécurisées avec HCLTech AI Force?

La plateforme emploie une stratégie de sécurité des données à trois volets, incluant l’infrastructure, l’entrée et la sortie.

Sécurité de l’infrastructure :

• Sécurité réseau : HCLTech AI Force utilise des pare-feux, des systèmes de détection d’intrusion et d’autres mesures de sécurité réseau.
• Sécurité physique : Elle protège les centres de données et le matériel contre tout accès non autorisé.
• Reprise après sinistre : Nous appliquons des plans robustes de sauvegarde et de reprise pour protéger les données contre la perte.

Sécurité des données entrantes :

• HCLTech AI Force consomme les données d’entreprise sous forme d’embeddings. Ces embeddings peuvent être générés à l’aide de modèles d’embedding locaux sur site. Les modèles LLM locaux résident entièrement à l’intérieur de frontières réseau sécurisées et n’interagissent pas à l’extérieur du réseau. Après la génération d’embeddings, les données seront stockées dans OpenSearch (une base de données NoSQL), qui est sécurisée par conception.

Sécurité des données sortantes :

• Les données d’entreprise doivent être envoyées à des LLM pour générer des résultats pertinents. HCLTech AI Force appliquera des filtres pour répondre aux préoccupations de confidentialité, PII, anonymisation, chaînes interdites, actions illégales, violence, etc.
• Des LLM open source comme Meta LLaMA3 seront déployés à l’intérieur des frontières réseau du client, assurant la conformité aux exigences de sécurité.

Comment la plateforme HCLTech AI Force s’adapte-t-elle selon les utilisateurs ou le volume d’activités?

HCLTech AI Force est flexible et peut fonctionner comme un système autonome ou dans un environnement distribué multi-nœuds. Cette évolutivité permet des déploiements avec répartition de charge pour gérer une augmentation de la charge de travail.

Comment HCLTech AI Force se protège-t-elle contre les résultats malveillants ou l’hallucination?

Nous avons mis en place plusieurs stratégies dans la plateforme HCLTech AI Force afin de réduire les risques de résultats malveillants et d’hallucinations :

Prévention des résultats malveillants

• Filtrage robuste : Utilisation de filtres avancés pour détecter et bloquer le contenu sensible ou nuisible, tel que les PII, chaînes interdites, secrets, violence et langage discriminatoire.
• Modération du contenu : Mise en œuvre de systèmes avec intervention humaine pour l’examen et l’approbation du contenu généré

Prévention des hallucinations

• Ancrage des données : Relier les réponses du modèle LLM aux données d’entreprise afin de fournir le contexte nécessaire à une réponse générique, réduisant ainsi la probabilité d’hallucinations
• Rétroaction des utilisateurs : Intégrer la rétroaction des utilisateurs pour identifier et corriger les résultats hallucinés

Considérations supplémentaires

• Transparence : HCLTech AI Force fournit un avis de non-responsabilité avec le contenu généré par l’AI afin d’en faciliter l’identification
• Audits réguliers : Réalisation d’évaluations continues pour identifier et régler les problèmes potentiels dans le contenu généré par l’AI

En combinant ces approches, HCLTech AI Force peut réduire considérablement le risque de résultats malveillants et d’hallucinations, renforçant la sécurité et la fiabilité globales de la plateforme.

Comment la plateforme HCLTech AI Force assure-t-elle la reprise en cas de défaillance de nœud?

L’équipe de déploiement HCLTech AI Force emploie une combinaison de stratégies pour assurer la reprise de l’application et de la plateforme en cas de défaillance de nœud :

Redondance et haute disponibilité (niveau infrastructure)

Répartition de la charge : Distribution du trafic sur plusieurs nœuds pour éviter la surcharge d’une seule instance

• Réplication : Création de copies des données et des applications sur différents nœuds pour la bascule
• Regroupement : Mise en grappe de plusieurs nœuds pour augmenter la fiabilité et la tolérance aux pannes

Surveillance continue

• Systèmes de surveillance : Suivi continu de l’état des nœuds et détection des défaillances

HCLTech AI Force vise à minimiser les interruptions de service, à protéger l’intégrité des données et à assurer la disponibilité continue de l’application et de la plateforme.

Comment la plateforme HCLTech AI Force peut-elle être corrigée et entretenue lors de la disponibilité de nouvelles versions?

Actuellement, les mises à niveau de version de HCLTech AI Force nécessitent une intervention manuelle. Cependant, le processus est conçu pour être transparent et n’a aucun impact sur les données des clients.

L’équipe d’ingénierie développe un système de mise à jour par correctif pour améliorer l’expérience utilisateur et simplifier le processus de mise à jour. Cette approche témoigne de l’engagement de HCLTech AI Force à améliorer sa plateforme et à offrir aux utilisateurs un mécanisme de mise à jour plus efficace.

Quels tests d’évaluation de vulnérabilité ont été réalisés sur le code source de HCLTech AI Force?

HCLTech AI Force fait l’objet de tests exhaustifs de vulnérabilité :

• Vulnérabilités de code : L’ensemble du code source est analysé avec MEND pour identifier et corriger les failles de sécurité
• Conformité des licences : Chaque version de HCLTech AI Force évalue tous les modules tiers pour la conformité des licences
• Mises à jour des modules : Les modules tiers sont régulièrement vérifiés lors de la mise en production afin de s’assurer qu’ils sont à jour et sans vulnérabilités