Eigent unterscheidet sich im Bereich des Datenschutzes durch drei wesentliche Merkmale:
- Vollständig kontrollierte LokalisierungslösungenIm Gegensatz zu den meisten Tools, die sich auf Cloud-basierte APIs stützen, können bei Eigent die Modelle und die Datenverarbeitung vollständig lokal ausgeführt werden. Benutzer können ihre Modelle und Datenverarbeitung in
config.yamlaufstellendeployment: localund geben Sie den lokalen Modellpfad (z. B. LLaMA) an, um sicherzustellen, dass sensible Daten das Intranet nicht verlassen. - Fein abgestufte BerechtigungskontrolleDie Enterprise Edition unterstützt die rollenbasierte Zugriffskontrolle (Role-Based Access Control, RBAC), die den Zugriff der Intelligenzen auf Datenbanken und APIs genau einschränkt. In medizinischen Szenarien können Dokumentenintelligenzen beispielsweise so konfiguriert werden, dass sie nur auf desensibilisierte Patientendaten zugreifen.
- Transparentes Code-AuditAls Open-Source-Projekt (basierend auf CAMEL-AI) kann die gesamte Datenverarbeitungslogik überprüft werden. Im Gegensatz zu kommerziellen Closed-Source-Tools können die Benutzer das Vorhandensein des Datenausgangscodes überprüfen.
Praxistests zeigen, dass die Erfolgsquote von Eigent beim Scannen von Schwachstellen im lokalen Modus um 47% höher ist als bei herkömmlichen Cloud-basierten Tools, wenn es um PII-Daten wie z. B. Banktransaktionsdatensätze geht, und dass das Datenschutzdesign besonders konform mit strengen Compliance-Anforderungen wie der GDPR ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEigent: eine Open-Source-Desktop-Anwendung für automatisierte Multi-Intelligence-ZusammenarbeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die einzigartigen Vorteile von Eigent gegenüber ähnlichen KI-Automatisierungstools in Bezug auf den Datenschutz?
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