Grok AI, đặc biệt là trong các lần lặp khác nhau, sử dụng các biện pháp mã hóa dữ liệu mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu người dùng. Nó sử dụng mã hóa trong quá trình vận chuyển và khi nghỉ ngơi, đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật cả khi nó được truyền và khi nó được lưu trữ [1] [3]. Cách tiếp cận này phù hợp với các giao thức tiêu chuẩn công nghiệp để bảo vệ thông tin nhạy cảm.
Tuy nhiên, việc xử lý mã hóa dữ liệu của Grok là một phần của khung bảo mật rộng hơn. Mặc dù nó cung cấp các kỹ thuật mã hóa và ẩn danh, nhưng nó không hoàn toàn ẩn danh theo mặc định. Người dùng phải chủ động định cấu hình cài đặt của họ để đạt được mức độ ẩn danh cao hơn và kiểm soát chia sẻ dữ liệu [1]. Ngoài ra, việc bao gồm dữ liệu người dùng mặc định của Grok về đào tạo AI đã làm dấy lên mối quan tâm về quyền sở hữu dữ liệu và tuân thủ quy định, thúc đẩy các cuộc thảo luận về tính minh bạch và sự đồng ý của người dùng [1] [5].
Ngược lại, bộ xử lý Grok trong Elaticsearch sử dụng các biểu thức chính quy để phân tích và trích xuất dữ liệu từ văn bản phi cấu trúc, chẳng hạn như nhật ký, nhưng nó không xử lý mã hóa. Nó chủ yếu được sử dụng để xử lý dữ liệu và khớp mẫu thay vì mã hóa [2] [8].
Nhìn chung, thực tiễn mã hóa của Grok AI được thiết kế để bảo mật dữ liệu người dùng, nhưng người dùng phải chủ động trong việc quản lý cài đặt quyền riêng tư của họ để được hưởng lợi hoàn toàn từ các biện pháp này.
Trích dẫn:.
[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/resource/cyber-crypto/
[8] https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/grok-processor.html