Grok AI, în special în diferitele sale iterații, folosește măsuri robuste de criptare a datelor pentru a proteja datele utilizatorilor. Utilizează criptarea în tranzit și în repaus, asigurându -se că datele sunt sigure atât atunci când sunt transmise, cât și când sunt stocate [1] [3]. Această abordare se aliniază protocoalelor standard standard pentru a proteja informațiile sensibile.
Cu toate acestea, gestionarea de către Grok a criptării datelor face parte dintr -un cadru mai larg de confidențialitate. Deși oferă tehnici de criptare și anonimizare, nu este în întregime anonim în mod implicit. Utilizatorii trebuie să -și configureze în mod activ setările pentru a atinge niveluri mai ridicate de anonimat și control asupra partajării datelor [1]. În plus, includerea implicită a datelor utilizatorilor pentru instruirea AI a ridicat îngrijorări cu privire la proprietatea datelor și conformitatea cu reglementările, determinând discuții despre transparență și consimțământul utilizatorului [1] [5].
În schimb, procesorul GROK din Elasticsearch folosește expresii regulate pentru a analiza și extrage date din textul nestructurat, cum ar fi jurnalele, dar nu gestionează în mod inerent criptarea. Este utilizat în principal pentru procesarea datelor și potrivirea modelului, mai degrabă decât pentru criptare [2] [8].
În general, practicile de criptare ale Grok AI sunt concepute pentru a asigura datele utilizatorilor, dar utilizatorii trebuie să fie proactivi în gestionarea setărilor lor de confidențialitate pentru a beneficia pe deplin de aceste măsuri.
Citări:]
]
[3] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/grok-3-AI-security-data-protection
[4] https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/grok-derde.html
[5] https://blog.internxt.com/grok-ai/
[6] https://stackoverflow.com/questions/44239842/parsing-tabular-data-using-grok-filter-logstash
[7] https://groklearning.com/a/resources/cyber-crypto/
[8] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/grok-processor.html