Grok AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการทำซ้ำต่างๆใช้มาตรการการเข้ารหัสข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้ มันใช้การเข้ารหัสในการขนส่งและที่เหลือเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความปลอดภัยทั้งสองเมื่อมีการส่งและเมื่อจัดเก็บ [1] [3] วิธีการนี้สอดคล้องกับโปรโตคอลมาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
อย่างไรก็ตามการจัดการการเข้ารหัสข้อมูลของ Grok เป็นส่วนหนึ่งของกรอบความเป็นส่วนตัวที่กว้างขึ้น ในขณะที่มันมีเทคนิคการเข้ารหัสและการไม่เปิดเผยตัวตน แต่ก็ไม่ได้ไม่ระบุชื่อทั้งหมดโดยค่าเริ่มต้น ผู้ใช้จะต้องกำหนดค่าการตั้งค่าของพวกเขาอย่างแข็งขันเพื่อให้ได้ระดับที่สูงขึ้นของการไม่เปิดเผยตัวตนและควบคุมการแบ่งปันข้อมูล [1] นอกจากนี้การรวมข้อมูลผู้ใช้เริ่มต้นของ Grok สำหรับการฝึกอบรม AI ได้ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการเป็นเจ้าของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบโดยแจ้งการอภิปรายเกี่ยวกับความโปร่งใสและความยินยอมของผู้ใช้ [1] [5]
ในทางตรงกันข้ามโปรเซสเซอร์ Grok ใน Elasticsearch ใช้การแสดงออกปกติเพื่อแยกวิเคราะห์และแยกข้อมูลจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเช่นบันทึก แต่ไม่ได้จัดการกับการเข้ารหัสโดยเนื้อแท้ ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลและการจับคู่รูปแบบมากกว่าการเข้ารหัส [2] [8]
โดยรวมแล้วแนวทางการเข้ารหัสของ Grok AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลผู้ใช้ แต่ผู้ใช้จะต้องเป็นเชิงรุกในการจัดการการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวเพื่อให้ได้ประโยชน์อย่างเต็มที่จากมาตรการเหล่านี้
การอ้างอิง:[1] https://guptadeepak.com/the-comprehensive-guide-to-ederstanding-grok-ai-architecture-applications-and-plications/
[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