Grok AI, it īpaši dažādās iterācijās, izmanto stabilus datu šifrēšanas pasākumus, lai aizsargātu lietotāju datus. Tas izmanto šifrēšanu tranzītā un miera stāvoklī, nodrošinot, ka dati ir droši gan, ja tie tiek pārsūtīti, gan tad, kad tie tiek saglabāti [1] [3]. Šī pieeja atbilst nozares standarta protokoliem, lai aizsargātu sensitīvu informāciju.
Tomēr GROK apstrāde ar datu šifrēšanu ir daļa no plašāka privātuma sistēmas. Lai arī tas piedāvā šifrēšanas un anonimizācijas paņēmienus, tā pēc noklusējuma nav pilnībā anonīma. Lietotājiem aktīvi jākonfigurē savi iestatījumi, lai sasniegtu augstāku anonimitātes līmeni un kontrolēt datu apmaiņu [1]. Turklāt Groka noklusējuma lietotāju datu iekļaušana AI apmācībai ir radījusi bažas par datu īpašumtiesībām un normatīvo aktu ievērošanu, izraisot diskusijas par caurspīdīgumu un lietotāja piekrišanu [1] [5].
Turpretī GROK procesors ElasticSearch izmanto regulāras izpausmes, lai parsētu un iegūtu datus no nestrukturēta teksta, piemēram, žurnāliem, bet tas pēc būtības nerīkojas ar šifrēšanu. To galvenokārt izmanto datu apstrādei un modeļa saskaņošanai, nevis šifrēšanai [2] [8].
Kopumā Grok AI šifrēšanas prakse ir izstrādāta, lai nodrošinātu lietotāju datus, taču lietotājiem jābūt aktīviem, pārvaldot savus privātuma iestatījumus, lai pilnībā gūtu labumu no šiem pasākumiem.
Atsauces:[1] https://guptadeepak.com/the-comprehensive-guide-to-onstanding-grok-ai-architecture-applications-and-implications/
[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-data-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-filter-logstash
[7] https://groklearning.com/a/resources/cyber-crypto/
[8] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/grok-processor.html