Proteggere l'IA: strategie avanzate per la privacy con PrivateGPT e Milvus
Introduzione
Man mano che le organizzazioni integrano Large Language Models (LLM) e altri strumenti di IA nelle loro attività, aumentano le preoccupazioni riguardo alla sicurezza dei dati. Ad esempio, settori chiave come finanza, banche, sanità ed e-commerce stanno adottando l’IA per alimentare una serie di funzioni, dalla creazione di contenuti e la sintesi di documenti all’assistenza clienti e alle risposte a domande basate su prompt. Tuttavia, questa adozione diffusa dell’IA introduce anche rischi sostanziali, come potenziali violazioni della privacy dei dati e violazioni degli standard di conformità.
Per mitigare questi rischi, le aziende sono alla ricerca di soluzioni che consentano loro di sfruttare la potenza dell’IA senza compromettere la sicurezza dei loro dati sensibili. In un recente webinar ospitato da Zilliz, Daniel Gallego Vico, fondatore di PrivateGPT e Zylon, ha offerto preziosi approfondimenti su varie infrastrutture dati progettate per migliorare la privacy dei dati in contesti aziendali. In questo post del blog, riassumeremo i punti chiave della presentazione di Daniel e offriremo il nostro punto di vista su questi sviluppi. Se ti interessano maggiori dettagli, guarda la registrazione del suo intervento su YouTube.
In che modo gli strumenti di IA minacciano la privacy dei dati: rischi e impatti
Figura- L’adozione dell’IA è inarrestabile. .png
Figura: L’adozione dell’IA è inarrestabile.
Daniel evidenzia una statistica sorprendente dal rapporto Work Trend Index 2024: “Il 75% dei knowledge worker globali utilizza ormai l’IA nelle proprie attività professionali.” Questa adozione diffusa sottolinea l’inevitabilità dell’integrazione dell’IA nei luoghi di lavoro, ma mette anche in luce sfide significative nella protezione dei dati privati:
Fuga di dati negli output del modello: Quando i dipendenti utilizzano LLM come ChatGPT per analizzare i dati aziendali, questi modelli, addestrati su dataset estesi, possono includere involontariamente frammenti dei loro dati di addestramento nei loro output. Ciò può portare alla fuga involontaria di informazioni sensibili, esponendo potenzialmente dettagli provenienti da prompt e documenti utilizzati durante la sessione.
Reverse engineering dei dati anonimizzati: Nonostante gli sforzi per crittografare o anonimizzare le Informazioni di Identificazione Personale (PII), come nomi, indirizzi e numeri di carte di credito, queste protezioni non sono impenetrabili. Hacker esperti hanno impiegato con successo tecniche di reverse engineering per decodificare dati crittografati, rappresentando una minaccia significativa per la privacy dei dati.
Attacchi di inferenza del modello: In questi attacchi, un avversario invia vari input a un modello di IA e analizza le risposte per inferire se dati specifici fossero inclusi nel set di addestramento. Ad esempio, questo metodo potrebbe rivelare se le cartelle cliniche di un determinato paziente siano state utilizzate nell’addestramento di un sistema di IA sanitario, compromettendo così la riservatezza del paziente.
Figura- L’IA infrange la privacy. .png
Figura: L’IA infrange la privacy.
Oltre a questi rischi specifici, le minacce alla privacy dei dati derivano anche dallo scraping dei dati, da violazioni dovute a misure di sicurezza inadeguate e dalla possibilità che i modelli di IA memorizzino dati sensibili durante l’addestramento. Qualsiasi esposizione di dati di clienti o utenti può portare a gravi problemi legali per le organizzazioni che non rispettano gli standard normativi.
Diversi livelli di privacy dell’IA
Lo sviluppo di applicazioni di IA, come chatbot o generazione aumentata dal recupero (RAG), richiede spesso l’integrazione di vari servizi di terze parti, inclusi LLM, provider cloud, modelli di embedding e database vettoriali come Milvus. Garantire che tutti questi servizi soddisfino rigorosi standard di privacy e sicurezza dei dati è essenziale ma impegnativo.
Sono disponibili diverse soluzioni per la privacy dell’IA per affrontare queste preoccupazioni relative alla privacy, ciascuna delle quali offre diversi livelli di sicurezza dei dati in base alla propria infrastruttura. È fondamentale che le organizzazioni comprendano a fondo ogni opzione per scegliere la soluzione che meglio soddisfa le loro esigenze.
Daniel ha condiviso cinque strategie distinte per la privacy dell’IA: SaaS conforme, anonimizzazione dei dati, esecuzione locale, sviluppo interno e infrastruttura on-prem agnostica. Nelle sezioni seguenti, discuteremo queste soluzioni, i loro vantaggi e i loro limiti per aiutarti a orientare il tuo processo decisionale.
SaaS conforme
Il SaaS conforme rappresenta il livello fondamentale della privacy dei dati, in cui un’organizzazione aderisce a standard normativi come GDPR o HIPAA. Inizialmente, i dati vengono archiviati all’interno dell’infrastruttura dell’azienda e poi condivisi con un provider di AI Software as a Service (SaaS). Questo provider, a sua volta, può condividere i dati con vari fornitori di terze parti per attività come la creazione di embedding vettoriali (con strumenti come Milvus), l’addestramento di LLM (come OpenAI) e la gestione dell’ingestione dei dati.
Figura- Soluzioni di IA per livello di privacy - SaaS conforme .png
Figura: Soluzioni di IA per livello di privacy - SaaS conforme
Tuttavia, questa strategia comporta rischi significativi. Una violazione presso qualsiasi fornitore di terze parti potrebbe portare ad accessi non autorizzati ai dati della tua organizzazione. Inoltre, queste terze parti hanno accesso completo ai dati caricati e potrebbero potenzialmente utilizzarli per addestrare i propri modelli, comportando ulteriori rischi di uso improprio dei dati.
Anonimizzazione dei dati
L’anonimizzazione dei dati è una soluzione infrastrutturale che migliora la privacy, progettata per proteggere i dati in pipeline SaaS o basate su cloud. Un ulteriore livello di anonimizzazione viene applicato prima di condividere i dati con un provider SaaS. Durante questo processo, le informazioni di identificazione personale (PII)—come nomi, indirizzi e numeri di carte di credito—vengono oscurate o sostituite con crittografia. Questa anonimizzazione dovrebbe idealmente avvenire on-premise all’interno dell’infrastruttura sicura dell’azienda.
Figura- Soluzioni di IA per livello di privacy - Anonimizzazione dei dati .png
Figura: Soluzioni di IA per livello di privacy - Anonimizzazione dei dati
Sebbene l’anonimizzazione possa ridurre significativamente i rischi che i dati sensibili vengano re-identificati o utilizzati impropriamente da terze parti, presenta degli svantaggi. Addestrare LLM su dati anonimizzati potrebbe portare a una minore accuratezza nei risultati o nelle inferenze. Inoltre, nonostante il livello aggiuntivo di protezione, gli aggressori potrebbero comunque essere in grado di re-identificare informazioni parziali correlandole con altri dataset.
Esecuzione locale
L’esecuzione locale esegue l’intera pipeline di IA su un dispositivo isolato, come un personal computer o un server. Questo metodo offre un’elevata privacy dei dati, poiché i dati rimangono all’interno del tuo sistema e gli LLM possono funzionare offline. È particolarmente adatto a ricercatori individuali che lavorano con dataset più piccoli.
Figura- Soluzioni di IA per livello di privacy - Esecuzione locale.png
Figura: Soluzioni di IA per livello di privacy - Esecuzione locale
Tuttavia, la fattibilità dell'esecuzione locale può essere limitata a causa degli elevati costi di configurazione. Operare interamente su sistemi locali richiede GPU ad alta capacità di calcolo e dispositivi potenti per ottenere risultati di alta qualità. Inoltre, l'esecuzione locale potrebbe non essere l'opzione migliore per progetti collaborativi con più persone o team, poiché limita l'accessibilità ai dati e la collaborazione in tempo reale.
Sviluppo In-House
Lo sviluppo in-house crea una pipeline AI end-to-end completa all'interno dell'infrastruttura sicura di un'azienda. Questo approccio garantisce che le prestazioni degli LLM non vengano compromesse, riducendo al contempo in modo significativo il rischio di fuga di dati. Facilita inoltre un accesso più semplice ai dati e la collaborazione tra team all'interno di un'impresa.
Figure- AI Solutions by Privacy Level - In-House Development.png
Figura: Soluzioni AI per livello di privacy - Sviluppo In-House
Tuttavia, l'implementazione di una soluzione in-house richiede un investimento iniziale sostanziale sia in termini di denaro sia di tempo, rendendola fattibile principalmente per le grandi imprese. Le aziende devono configurare tutto da zero, inclusi il database vettoriale, i modelli di embedding, le GPU e il front end. Inoltre, i team tecnici devono essere assunti e formati per costruire e mantenere il sistema, aumentando i costi a lungo termine e le esigenze operative.
Indipendente dall'infrastruttura On-Prem
Per le imprese più piccole e le startup che non possono permettersi di costruire da zero un'infrastruttura su larga scala, workspace AI all-in-one come Zylon offrono una soluzione praticabile. In questo modello, i dati rimangono all'interno dell'infrastruttura dell'azienda, mentre il workspace fornisce i componenti necessari per eseguire LLM e svolgere attività di inferenza localmente. Zylon incorpora strumenti per la privacy come PrivateGPT, che consente agli utenti di utilizzare modelli di AI generativa interamente su hardware locale o all'interno della loro infrastruttura sicura.
Figure- AI Solutions by Privacy Level - On-prem Infra Agnostic.png
Figura: Soluzioni AI per livello di privacy - Indipendente dall'infrastruttura On-prem
Con questo approccio, Zylon non ottiene accesso ai dati dell'azienda, consentendo alle imprese di sfruttare le capacità dell'AI senza compromettere la privacy. Tuttavia, una limitazione significativa di questa soluzione è la necessità per le organizzazioni di configurare i propri data center per mantenere il controllo sui propri dati, il che può essere costoso. Questo requisito può imporre vincoli alle aziende più piccole con risorse di capitale limitate.
Che cos'è PrivateGPT e in che modo migliora la privacy dell'AI?
PrivateGPT è un framework progettato per sviluppare LLM sensibili al contesto con controlli avanzati sulla privacy dei dati. Fornisce agli utenti una suite di strumenti AI e API per varie attività, come la creazione di embedding con modelli di embedding, l'esecuzione di ricerche di similarità utilizzando database vettoriali come Milvus o l'utilizzo di LLM pre-addestrati per l'inferenza.
Il diagramma seguente illustra la pipeline di PrivateGPT, che in genere include un LLM che gli utenti finali possono interrogare, un modello di embedding che trasforma testo o immagini in embedding vettoriali e un database vettoriale per archiviare questi embedding.
Figure- PrivateGPT Architecture and Components.png
Figura: Architettura e componenti di PrivateGPT
PrivateGPT offre una notevole flessibilità, consentendo agli utenti di personalizzare le configurazioni e selezionare le API o i modelli che meglio soddisfano le loro esigenze. Ad esempio, gli utenti possono scegliere tra vari LLM come Llama o Mistral, a seconda della complessità e della velocità richieste dall’applicazione. È inoltre fondamentale che gli utenti scelgano un database vettoriale robusto e capace di offrire elevate velocità di recupero, come Milvus. Inoltre, sono disponibili molteplici opzioni per i modelli di embedding, inclusi quelli di Hugging Face e NOMIC, offrendo un’ampia gamma di scelte per soddisfare diversi requisiti di progetto e migliorare le prestazioni complessive del sistema.
Per costruire applicazioni AI utilizzando PrivateGPT, gli sviluppatori hanno accesso a due categorie principali di API REST: Primitives API e Recipes API. Queste API sono progettate per facilitare la creazione di applicazioni AI private e consapevoli del contesto, mantenendo al contempo una rigorosa riservatezza dei dati.
Primitives API
Questa categoria di API consente ai team di sviluppare applicazioni AI con diversi livelli di personalizzazione:
High-Level API: Pensata per gli utenti che preferiscono un approccio semplice senza esigenze di personalizzazione approfondita, questa API offre una pipeline RAG pronta all’uso. I team possono caricare documenti e l’API gestisce numerose attività di elaborazione dei dati, come parsing, suddivisione, creazione di embedding dei metadati e archiviazione. Consente inoltre il prompt engineering per fornire risposte basate sul contesto alle query degli utenti.
Low-Level API: Questa API consente agli utenti che cercano un maggiore controllo sulle proprie applicazioni AI di creare e personalizzare singoli componenti della pipeline RAG. Dalla logica alla base degli embedding vettoriali alle procedure di ingestione dei documenti, gli utenti possono sperimentare per scoprire le strategie più efficaci per il recupero dei dati.
Recipes API
Un’API avanzata di alto livello introdotta di recente, la Recipes API consente agli utenti di costruire workflow strutturati, o "ricette," per attività AI specifiche come la sintesi. Questa API è preziosa per le imprese che mirano a sviluppare workflow personalizzati allineati alle loro specifiche esigenze aziendali. Può integrarsi perfettamente con database locali o sistemi di gestione dei contenuti, consentendo alle aziende di automatizzare e ottimizzare i propri processi interni senza trasmettere dati a server esterni.
Configurazioni di PrivateGPT per l’esecuzione locale
Daniel fornisce indicazioni sulla configurazione di PrivateGPT per l’esecuzione locale, ideale per mantenere il 100% della privacy dei dati e operare offline. Daniel raccomanda l’uso di Ollama per le attività di inferenza in questa configurazione, che supporta configurazioni GPU e si integra perfettamente con vari modelli LLM. Questa flessibilità è cruciale per adattarsi a diversi tipi di dati—testo, audio o immagini—e a specifiche attività computazionali. Le scelte LLM più popolari sono Llama e Mistral AI, note per le loro solide prestazioni in diversi casi d’uso.
Per il database vettoriale, Daniel consiglia di utilizzare Milvus Lite, una versione semplificata del database vettoriale Milvus ampiamente riconosciuto, rinomato per le sue capacità di ricerca di similarità su larga scala. Grazie al suo basso consumo di risorse, Milvus Lite è ideale per ambienti con risorse limitate. Facilita ricerche rapide di similarità e il recupero dei dati, rendendolo una scelta eccellente per applicazioni su piccola scala che non richiedono un’infrastruttura estesa.
Inoltre, Daniel suggerisce di selezionare un modello di embedding che supporti una gamma diversificata di lingue. Ciò garantisce che gli embedding vettoriali creati siano applicabili a vari contesti internazionali ed esigenze linguistiche, migliorando l’utilità complessiva e la portata dell’applicazione AI.
Figura- Le configurazioni PrivateGPT consigliate per la distribuzione locale .png
Figura: Le configurazioni PrivateGPT consigliate per la distribuzione locale
Configurazioni PrivateGPT per l'esecuzione nel cloud
Quando si sviluppano applicazioni AI su larga scala, si suggerisce di configurare PrivateGPT per l'esecuzione nel cloud, consentendo agli utenti di accedere alle proprie istanze da qualsiasi parte del mondo. Questa configurazione comporta requisiti infrastrutturali più complessi ed esigenti rispetto all'esecuzione locale. Daniel delinea una strategia efficace per stabilire un'architettura cloud che massimizzi l'efficienza salvaguardando al contempo la privacy dei dati.
Per iniziare, gli utenti avranno bisogno di un'istanza cloud da fornitori di servizi come AWS. Daniel consiglia di installare Milvus Standalone come database vettoriale su questa istanza cloud utilizzando Docker. Milvus Standalone offre una distribuzione a nodo singolo che, nonostante la sua semplicità, fornisce comunque funzionalità complete di ricerca vettoriale, indicizzazione e archiviazione, rendendola ideale per le applicazioni PrivateGPT.
Inoltre, la configurazione di un server NodeJS sull'istanza cloud consente un accesso e un'interazione fluidi con l'applicazione AI. Questo server funge da intermediario, gestendo le richieste da e verso il modello PrivateGPT, garantendo operazioni fluide ed efficienti attraverso la rete.
Figura- Le configurazioni PrivateGPT consigliate per la distribuzione nel cloud.png
Figura: Le configurazioni PrivateGPT consigliate per la distribuzione nel cloud
Riepilogo
In questo post, abbiamo discusso della privacy dei dati nello sviluppo di applicazioni AI, in particolare quando si gestiscono informazioni sensibili dei clienti. Abbiamo appreso che il semplice rispetto degli standard normativi non protegge del tutto i dati da attacchi sofisticati come il reverse engineering e l'inferenza del modello.
Abbiamo anche esaminato da vicino varie strategie per la privacy dei dati, valutando l'investimento e i rischi associati a ciascuna. Daniel ha condiviso approfondimenti su come l'integrazione di strumenti come PrivateGPT con database vettoriali come Milvus aumenti l'accuratezza degli output degli LLM e salvaguardi la privacy. Abbiamo inoltre offerto consigli pratici sulla configurazione di architetture sicure per distribuzioni locali e basate su cloud, assicurando che le aziende possano creare sistemi AI robusti ed efficienti mantenendo al contempo rigorosi standard di protezione dei dati.
Ulteriori risorse
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
ShriVarsheni R
Continua a leggere
How Zilliz Saw the Future of Vector Databases—and Built for Production
An inside look at how Zilliz built vector databases for real-world use, focusing on scalability, stability, and running them reliably at scale.
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.