🤖 ИИ · 20 вопросов · ~45 мин · ⏱ Таймер 45:00 · Средний ·

Конфиденциальность и авторское право

Удобный запрос к модели может незаметно превратить служебный документ, персональные сведения или чужое произведение в неконтролируемую копию. Тест проверяет минимизацию данных, выбор среды, управление доступом, происхождение материалов и безопасную публикацию результата.

Отвечено: 0 из 20

⏱ --:--

💡 Инструкция: Выбери один ответ из четырёх. В тесте 20 вопросов и 45 минут; не меньше половины заданий требуют прочитать код, конфигурацию или формализованную схему. После завершения откроются общий процент, четыре тематические шкалы, правильные ответы и разбор каждого решения.

Вопрос 1 из 20

Врач хочет отправить модели историю болезни, чтобы сократить её до пяти строк. Какой первый шаг?

record = {'name': '...',
 'birth_date': '...',
 'address': '...',
 'diagnosis': '...',
 'notes': '...'}
task="summarize clinical course"

Передать полный документ в медицинский сервис, если поставщик заявляет соответствие отраслевым требованиям Определить цель и убрать все поля, без которых краткое содержание невозможно, используя разрешённую защищённую среду Удалить прямые идентификаторы и оставить даты, редкие диагнозы и места лечения без оценки повторной идентификации Сделать краткое содержание локально, а затем отправить модели исходный текст для проверки формулировок

Вопрос 2 из 20

Как поступить до передачи публичному чат-боту фрагмента договора с ценами и штрафами?

Отправить без проверки: отсутствие персональных данных снимает ограничения на коммерческие сведения Отправить фрагмент, если поставщик обещает не использовать запросы для обучения Удалить название компании: после этого коммерческие условия перестают быть конфиденциальными Не отправлять, пока не подтверждены разрешённая среда, условия хранения и полномочия сотрудника на такую передачу

Вопрос 3 из 20

Дизайнер просит «нарисовать точную копию этого плаката, только заменить название». Что нужно оценить?

Права на исходный плакат и степень воспроизведения охраняемых элементов, а не только новое название Достаточно изменить название и цветовую палитру, если композиция остаётся прежней Копирование допустимо, если результат создаётся моделью, а не вручную Нужно оценить, насколько плакат узнаваем, но права на отдельные элементы можно не проверять

Вопрос 4 из 20

Перед публикацией отчёта имя клиента удалили из текста. Что ещё проверить?

metadata = {'author': 'Иван Петров',
 'company': 'Client X',
 'comments': 12,
 'filename': 'report_petrov_final.docx'}

Проверить свойства файла и ссылки, но историю правок можно оставить, если доступ к ней не виден в просмотрщике Свойства файла, комментарии, историю правок, имя вложения и открытые ссылки Скрытые идентификаторы маловероятны, поэтому достаточно проверить текст и имя файла Удаление имени достаточно, если документ не содержит адреса и номера телефона

Вопрос 5 из 20

Набор данных содержит почтовый индекс, точную дату рождения и редкую профессию, но без имени. Почему это не обязательно анонимно?

row = {'postcode': '10117',
 'birth_date': '1974-02-03',
 'occupation': 'реставратор органов'}

Без имени набор считается псевдонимизированным и подходит для открытой публикации Комбинация квазиидентификаторов может позволить повторно установить человека Каждый признак по отдельности не уникален, поэтому их сочетание не повышает риск Редкая профессия и дата рождения становятся безопасными после замены почтового индекса на район

Вопрос 6 из 20

Как безопаснее передать модели внутренний исходный код для поиска ошибки?

repo_scan.findings=["AWS_SECRET_KEY", "customer_db_url", "private_algorithm"]

Использовать одобренный частный контур, удалить ключи и конфигурацию клиентов, ограничить доступ и хранение Заменить секреты фиктивными значениями, но оставить клиентскую конфигурацию и внутренние адреса Передать только подозрительный файл в публичный сервис, предварительно удалив известные ключи Использовать личную учётную запись в сервисе, если репозиторий не публикуется открыто

Вопрос 7 из 20

Фотографии лицензированы только для редакционного использования. Можно ли применить их в рекламной генерации?

Можно, если рекламный макет не продаётся отдельно и источник изображения указан Не без отдельного разрешения: рекламное использование выходит за пределы лицензии Можно, если изменить фон и композицию так, чтобы исходная фотография не была заметна Можно после удаления метаданных и имени фотографа, поскольку лицензия относится к исходному файлу

Вопрос 8 из 20

Модель подготовила пресс-релиз с непроверенной статистикой и настоящими именами клиентов. Кто отвечает за выпуск?

Человек отвечает только за орфографию, а факты и согласия — за моделью и источниками Ответственность распределяется между автором запроса и поставщиком, но утверждающий публикацию может не проверять статистику Основную ответственность несёт поставщик модели, если текст создан автоматически Организация и человек, утвердивший публикацию; генерация не снимает обязанность проверить факты и согласия

Вопрос 9 из 20

Компания сохраняет все запросы к внутреннему помощнику бессрочно «на всякий случай». Что не так?

logging = {'prompt': True,
 'response': True,
 'retention': 'forever',
 'purpose': None}

Достаточно шифрования журнала; цель и срок хранения не нужны, если данные не публикуются Журнал можно хранить бессрочно после удаления имён пользователей, даже если в запросах остаётся чувствительный текст Нет ограниченной цели и срока хранения Длительное хранение помогает расследованию, поэтому срок можно не ограничивать при внутреннем доступе

Вопрос 10 из 20

Внешний сервис обещает «не использовать данные для обучения», но хранит запросы 30 дней для контроля злоупотреблений. Как поступить?

Можно отправлять секреты при включённом шифровании канала, поскольку риск хранения тогда исчезает Отсутствие обучения означает, что запросы не используются и не доступны сотрудникам поставщика Тридцатидневное хранение допустимо для любых данных, если оно связано с безопасностью сервиса Учитывать это хранение при оценке допустимости и не отправлять данные, для которых такой срок или доступ неприемлем

Вопрос 11 из 20

Автор разрешил использовать статью по лицензии с обязательным указанием имени. Что нужно сохранить в системе?

asset = {'source_url': '...',
 'author': 'А. Смирнова',
 'license': 'CC BY 4.0',
 'attribution_required': True}

Происхождение материала и требуемую атрибуцию, чтобы она не потерялась при переработке Хранить только текст лицензии без связи с конкретным фрагментом и его происхождением Сохранить ссылку на страницу, не фиксируя версию лицензии и имя автора Достаточно хранить автора в исходном документе; при генерации производных материалов атрибуция восстановится автоматически

Вопрос 12 из 20

Можно ли прислать модели целую современную книгу и попросить вернуть её полный текст с исправленной пунктуацией?

Можно, если результат не публикуется и используется только для внутренней вычитки Нужны права на такое воспроизведение и переработку Можно обрабатывать книгу частями, потому что ограничения применяются только к одному ответу Покупка электронной версии даёт право передать полный текст внешней модели для переработки

Вопрос 13 из 20

Служба поддержки хочет хранить эмбеддинги обращений после удаления исходного текста. Исчезает ли риск приватности?

store = {'raw_text': False,
 'embedding': True,
 'customer_id': True,
 'retention_days': 3650}

Вектор нельзя восстановить в точный текст, поэтому его можно хранить без ограничений доступа Эмбеддинг не равен исходному тексту, поэтому после удаления связи с обращением его можно хранить бессрочно и без ограничений доступа Риск исчезает после удаления исходника, если эмбеддинг не содержит прямых идентификаторов Не полностью: векторы связаны с содержанием и могут позволять выводы или связывание, поэтому им тоже нужны доступ и срок хранения

Вопрос 14 из 20

Для обучения модели отзывы пользователей берут из старой формы, где согласие касалось только публикации на сайте. Что проверить?

Можно использовать отзывы, если модель обучается внутри компании и не выдаёт их дословно Достаточно убрать имена и считать обучение совместимым с первоначальной целью Публичная публикация отзывов обычно подразумевает их использование для улучшения всех сервисов компании Покрывает ли правовое основание и уведомление новое использование для обучения модели

Вопрос 15 из 20

Генератор кода вывел строку, похожую на реальный закрытый API-ключ. Какой безопасный процесс?

output="Authorization: Bearer sk_live_7X..."
if secret_scanner.match(output): publication.block()

Проверить только формат ключа и заменить совпадающий префикс перед выпуском Автоматически искать секреты, заблокировать публикацию, отозвать ключ при подтверждении и расследовать источник Считать строку сгенерированной и публиковать после удаления нескольких символов Спросить модель о происхождении строки и при уверенном отрицании считать её безопасной

Вопрос 16 из 20

Маркетолог использует сгенерированное изображение с почти точным логотипом конкурента. Какой риск остаётся помимо авторского права?

Нарушение прав на товарный знак и введение аудитории в заблуждение Сходство можно считать допустимым, если название конкурента не написано текстом Риск возникает только при точном совпадении всех цветов и геометрии логотипа Если изображение помечено как сгенерированное, вероятность смешения с брендом исключена

Вопрос 17 из 20

Какой вариант обезличивания сильнее для аналитики обращений, где точный возраст не нужен?

before = {'birth_date': '1983-04-17', 'street': '...'}
after={"age_band":"40-49","region":"north"}

Перевод текста снижает риск, потому что идентификаторы становятся труднее искать Постоянный псевдоним защищает личность, даже если точные даты и редкие события сохраняются Заменить дату рождения возрастной группой, убрать редкие комбинации и хранить ключ соответствия отдельно или не хранить вовсе Удалить имя и переставить строки, сохранив точные возраст, место и редкие обстоятельства

Вопрос 18 из 20

В ответе модели есть длинный дословный фрагмент из внешней статьи, хотя запрос просил краткий обзор. Что делать перед публикацией?

Убрать кавычки и добавить ссылку, считая фрагмент пересказом после смены оформления Заменить несколько слов и сохранить структуру, если статья указана в списке источников Сократить и пересказать своими словами, проверить нужность цитаты, права и указание источника Машинная переработка создаёт новый текст, поэтому объём заимствования проверять не требуется

Вопрос 19 из 20

Какая настройка журнала лучше для помощника, работающего с чувствительными документами?

audit = {'store_content': False,
 'store_doc_id': True,
 'redact': True,
 'retention_days': 30,
 'access_role': 'security'}

Хранить полный текст только у администраторов и не ограничивать срок, чтобы расследовать будущие ошибки Отключить содержательные журналы полностью, сохранив лишь общий счётчик запросов Записывать технические события и идентификаторы, маскировать содержимое, ограничить доступ и установить короткий оправданный срок Хранить полные запросы после шифрования, считая шифрование заменой минимизации и сроку хранения

Вопрос 20 из 20

Какой порядок перед открытой публикацией материала, созданного с ИИ, наиболее надёжен?

checks = ['facts',
 'pii',
 'confidentiality',
 'copyright',
 'trademark',
 'metadata',
 'approval',
 'rollback']
assert all(run(c) for c in checks)

Добавить отметку об использовании ИИ и считать её достаточным раскрытием рисков материала Проверить факты, персональные данные, служебные сведения, права и метаданные Проверить факты и орфографию; метаданные и права можно не анализировать для короткого материала Публиковать после редакторской проверки стиля, а вопросы прав и данных решать по жалобам

Ответьте на все 20 вопросов, чтобы получить результат

🔗 Встроить тест на свой сайт (iframe) ▼

Скопируйте код и вставьте в любое место на вашем сайте:

Также доступна прямая ссылка на embed-страницу