- 企業はGenAIがもたらす高速なコンテンツとデータ入力に基づく戦略的アドバイスの利点を求めており、GenAIの採用は急速に増加している。
- GenAIを使用することで特許情報に基づいた新しい洞察を発見し、待機することなく迅速に顧客の質問に答えるチャットボットを展開することができる。
- ただし、データベースを公開されたLLM（Large Language Model）と直接接続することには潜在的なデータ漏洩、規制の非遵守、誤った応答、サイバー攻撃への脆弱性などのリスクがある。
- 専門的なセットアップを使用することで、LLMとデータベースを直接接続せずにメタデータのみを共有することが可能であり、セキュリティを確保しながらリアルタイム分析を行うことができる。
- SQLクエリの生成を支援するクエリ変換ツールは、自己ホストされたセキュア環境でクエリを実行することで、データを保護しつつリアルタイム分析を妨げない。
- データベースが適切に整理されていない場合や、LLMが理解できない形式でデータが提供される場合は、データサイエンティストがデータをクリーンアップし、LLMがそれを理解できるようにする必要がある。
- サンドボックス環境を適用することで、実際のデータを安全に分離しながらLLMがSQLクエリを実行する制御された環境を構築し、実際のリスクを最小限に抑えることができる。
この記事はGenAIの利用におけるセキュリティ上の懸念やリスク、データベースとLLMの間の安全なフェンス構築の重要性について述べています。データの保護とリアルタイム分析の両立を図るためには、適切なセットアップやサンドボックス環境の活用が必要です。
元記事: https://informationsecuritybuzz.com/connecting-an-llm-to-database-is-risky/