Grok AI, 특히 다양한 반복에서 사용자 데이터를 보호하기 위해 강력한 데이터 암호화 측정을 사용합니다. 전송 중과 휴식에서 암호화를 사용하여 데이터가 전송 될 때와 저장 될 때 데이터를 안전하게 보장합니다 [1] [3]. 이 접근법은 민감한 정보를 보호하기 위해 산업 표준 프로토콜과 일치합니다.
그러나 Grok의 데이터 암호화 처리는 더 넓은 개인 정보 보호 프레임 워크의 일부입니다. 암호화 및 익명화 기술을 제공하지만 기본적으로 전적으로 익명이 아닙니다. 사용자는 더 높은 수준의 익명 성을 달성하고 데이터 공유를 제어하기 위해 설정을 적극적으로 구성해야합니다 [1]. 또한 Grok의 AI 교육에 대한 사용자 데이터를 기본 포함함으로써 데이터 소유권 및 규제 준수에 대한 우려가 제기되어 투명성 및 사용자 동의에 대한 토론을 촉구했습니다 [1] [5].
대조적으로, Elasticsearch의 Grok 프로세서는 정규 표현식을 사용하여 로그와 같은 구조화되지 않은 텍스트에서 데이터를 구문 분석하고 추출하지만 본질적으로 암호화를 처리하지는 않습니다. 그것은 주로 암호화보다는 데이터 처리 및 패턴 매칭에 사용됩니다 [2] [8].
전반적으로 Grok AI의 암호화 관행은 사용자 데이터를 보호하도록 설계되었지만 사용자는 이러한 측정의 혜택을 완전히 혜택을 받기 위해 개인 정보 설정을 관리하는 데 적극적이어야합니다.
인용 :[1] https://guptadeepak.com/the-cormensive-guide-to-understanding-grok-ai-architection-blications/--clications/
[2] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/esql-process-data-with-dissect-and-grok.html
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/grok-3-ai-security-protection
[4] https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/grok-serde.html
[5] https://blog.internxt.com/grok-ai/
[6] https://stackoverflow.com/questions/44239842/parsing-tabular-data-using-grok-logstash
[7] https://groklearning.com/a/resources/cyber-crypto/
[8] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/grok-processor.html