ゾーンベースのアクセス制御
ネットワークまたはデータガバナンスアプローチは、リソースを異なるポリシーを持つゾーンに分割し、データの機密性に応じてAIシステムのアクセスを制限します。
アーキテクチャの分割では、環境（例: 開発、テスト、本番）またはデータ分類（例: 公開、内部、機密）が異なるネットワークまたは論理的な「ゾーン」に割り当てられます。アクセス ポリシー—ファイアウォール、IAM ロール、暗号化—はゾーンごとに調整されます。ガバナンスには、ゾーンの信頼レベルの定義、ゾーン間の通信ルールの文書化、ゾーン構成の定期監査が必要であり、不正な横方向の移動やデータの漏洩を防ぎます。
ヘルスケアAIプラットフォームは、ゾーンベースのアクセスを強制します。患者を特定できるデータは、プライバシー承認済みの分析サービスのみがアクセス可能な「機密」ゾーンに存在し、匿名化されたデータセットは、より広範なデータサイエンスの実験が可能な「内部」ゾーンに置かれます。これにより、ゾーン間の厳密な分離とポリシーの遵守が保証されます。
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