• EnglishEspañol日本語한국어Português
  • 로그인지금 시작하기

이 한글 문서는 사용자의 편의를 위해 기계 번역되었습니다.

영문본과 번역본이 일치하지 않는 경우 영문본이 우선합니다. 보다 자세한 내용은 이 페이지를 방문하시기 바랍니다.

문제 신고

드롭 필터를 사용하여 민감한 데이터 제거

민감한 AI 데이터를 뉴렐릭으로 보내기 전에 삭제할 수 있는 두 가지 옵션이 있습니다. 이 문서에서는 에이전트가 수집하는 데이터 종류를 더 잘 제어할 수 있도록 이 두 가지 방법을 안내합니다.

ai.monitoring.record_content.enabled 비활성화

ai_monitoring.record_content.enabled 를) 비활성화하면 최종 사용자 프롬프트 및 AI 응답이 포함된 이벤트 데이터가 NRDB로 전송되지 않습니다. AI 시뮬레이션 설정 문서 에서 에이전트 설정에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

드롭 필터 생성

주의

데이터 삭제를 결정할 때는 주의하십시오. 삭제한 데이터는 복구할 수 없습니다. 이 기능을 사용하기 전에 데이터 규정 준수 책임을 검토하세요.

단일 드롭 필터는 하나의 이벤트 유형 내에서 지정된 속성을 목표로 하지만 단일 AI의 민감한 정보는 여러 이벤트에 저장됩니다. 정보가 NRDB에 들어가기 전에 삭제하려면 6개의 별도 삭제 필터가 필요합니다.

  1. one.newrelic.com > All capabilities > AI monitoring > Drop filters

    으로 이동한 다음

    Create drop filter

    클릭하세요.

  2. 필터 이름을 만듭니다. 한 종류의 데이터에는 6개 이상의 삭제 필터가 필요하므로 데이터를 삭제하는 이벤트를 추적하는 데 도움이 되는 명명 규칙을 사용하는 것이 좋습니다.

  3. 기본 NRQL 쿼리에 붙여넣습니다.

    SELECT <COLUMN> FROM <EVENT_TYPE> WHERE <COLUMN> RLIKE <REGEX>
  4. 표를 참조하여 속성 및 이벤트와 일치하도록 <COLUMN><EVENT_TYPE> 플레이스홀더를 업데이트합니다. 예를 들어:

    SELECT content FROM LlmChatCompletionMessage WHERE content RLIKE <REGEX>
  5. 삭제하려는 정보 종류에 해당하는 정규식을 추가하세요. 예를 들어 IPv4 주소를 대상으로 하는 경우 완성된 쿼리는 다음과 같아야 합니다.

    SELECT content FROM LlmChatCompletionMessage WHERE content RLIKE r'.*^([0-9]{1,3})\.([0-9]{1,3})\.([0-9]{1,3})\.([0-9]{1,3})$.*'
  6. 위 단계를 반복하여 나머지 이벤트 및 열 쌍에 대한 삭제 필터를 만듭니다.

드롭 필터 작동 방식

삭제 필터는 데이터 수집 파이프라인 내에서 에이전트가 전달한 데이터를 평가합니다. 드롭 필터는 세 부분으로 구성됩니다.

  • 이벤트: 귀하의 시스템 내에 있는 블록결합에서 저장된 기록입니다.
  • 속성 또는 열: 데이터 개체에 첨부된 핵심 가치 쌍입니다.
  • Regex: 정보 종류에 해당하는 문자 및 연산자의 문자열입니다.

이벤트 및 속성

일반적인 AI 모듈 결합에서 모듈 또는 요청은 개별 이벤트로 기록되는 특정 프로세스(예: 포함)를 거칩니다. 예를 들어, 고객이 파일에 있는 거리 주소를 요청한다고 가정해 보겠습니다. 모델은 다양한 서비스와 데이터베이스를 통해 추가 컨텍스트를 가져오는 프롬프트를 처리합니다. 그러면 AI 도우미가 요청한 정보가 포함된 응답을 가지고 돌아옵니다.

중요한 정보에 대한 전체 삭제 필터 세트에는 삭제 필터 테이블에 제공된 6개 이벤트에 대한 쿼리가 포함되어야 합니다. 각 이벤트에 대해 속성이 두 개 이상인 경우 속성에 대해 별도의 필터를 생성해야 합니다. 드롭 필터는 특정 행의 이벤트 및 열 쌍에 해당합니다. 기억해야 할 몇 가지 사항:

  • content 열은 LlmEmbedding 이벤트가 아닌 LlmChatCompletionMessage 이벤트에 나타납니다.
  • messages 열은 LlmFeedbackMessage 에만 표시되고 LlmTool 에는 표시되지 않습니다.
  • 이 규칙의 예외는 LlmEmbeddingLlmTool 모두에 나타나는 input 속성입니다.

정규식

에이전트의 기본 동작은 이벤트 데이터를 뉴렐릭으로 보내기 전에 이벤트 데이터의 모든 부분을 캡처하는 것이므로 민감한 정보를 정규 표현식과 일치시키도록 수집 파이프라인을 지시해야 합니다. 정규식을 사용하여 속성을 타겟팅하면 데이터베이스에 민감한 정보를 저장하지 않고도 이벤트 자체를 캡처할 수 있습니다.

첫 번째 쿼리 작성을 시작하려면 아래 정규식을 참조하세요.

귀하의 데이터 규정 준수 책임

뉴렐릭은 이 기능이 데이터 공개 문제를 완전히 해결한다고 보장할 수 없으며 NRQL 쿼리 구축에 대한 지원도 제공할 수 없습니다. 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

  • 삭제 필터를 검토하고 삭제하려는 데이터를 정확하게 식별하고 삭제하는지 확인하세요.
  • 삭제 필터를 만든 후에도 여전히 민감한 정보가 삭제되고 있는지 확인하세요.

삭제 필터는 최종 사용자에 대한 개인 정보가 NRDB에 저장되지 않도록 하는 데 도움이 되지만 규칙 자체를 만드는 것은 데이터 또는 시스템의 형식을 포함하여 유지 관리하는 데이터 종류를 암시합니다. 특정 권한을 통해 사용자는 귀하가 생성한 규칙의 모든 정보를 보고 편집할 수 있으므로 이는 조직의 특정 사용자에 대한 제어 권한을 결정할 때 중요합니다.

다음은 뭐지?

이제 고객의 데이터를 보호했으므로 AI 모니터링을 탐색할 수 있습니다.

Copyright © 2024 New Relic Inc.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.