Dataiku introduceert privacylaag voor gebruik externe AI-diensten
Dataiku heeft Kiji Privacy Proxy uitgebracht, een open-source privacylaag voor organisaties die externe generatieve AI-diensten gebruiken. Volgens het bedrijf is de software bedoeld om te voorkomen dat persoonsgegevens de eigen omgeving verlaten bij gebruik van diensten van onder meer OpenAI en Anthropic.De software is ontwikkeld binnen Dataiku’s 575 Lab, het open-source initiatief van de leverancier rond transparantie, privacy en responsible AI. Kiji Privacy Proxy is per direct beschikbaar als open-source project.
Data anonimiseren vóór verzending naar AI-modellen
Kiji Privacy Proxy functioneert als tussenlaag tussen bedrijfsapplicaties en externe AI-modellen. Inkomende verzoeken worden gecontroleerd op gevoelige data. Vervolgens vervangt het systeem deze gegevens automatisch door realistische synthetische data, voordat de gegevens naar een externe API wordt gestuurd. Na ontvangst van het antwoord worden de oorspronkelijke waarden teruggezet. Volgens Dataiku blijft daarmee gevoelige data buiten externe AI-diensten, terwijl gebruikers met bestaande workflows kunnen blijven werken.
Desktopapplicatie of servergebaseerde oplossing
Dataiku meldt dat Kiji Privacy Proxy inzetbaar is als desktopapplicatie voor individuele gebruikers en als servergebaseerde oplossing voor teams en grotere organisaties. Daarmee kan dezelfde privacylaag op verschillende schaalniveaus worden toegepast, afhankelijk van de inrichting van de AI-omgeving.
Het product vereist volgens de leverancier geen aanpassingen aan prompts, applicaties of bestaande infrastructuur. De aankondiging specificeert niet welke configuratie- of beheerwerkzaamheden organisaties voor ingebruikname mogelijk nog moeten uitvoeren.
Open source met model en trainingsdata openbaar beschikbaar
De Kiji Privacy Proxy is beschikbaar onder de Apache 2.0-licentie. Het gebruikte detectiemodel en de trainingsdataset zijn gepubliceerd via Hugging Face, om inspectie, reproductie en uitbreiding mogelijk te maken.
De broncode van het project is beschikbaar via GitHub.
