Blogi
Miten säilyttää yrityksen data turvallisesti käytettäessä ulkoisia laskentaresursseja?
Ulkoisten laskentaresurssien käyttö edellyttää erityistä huomiota yrityksen datan turvalliseen säilyttämiseen. Turvallinen datan säilytys vaatii kokonaisvaltaista lähestymistapaa, jossa ...
Kannattaako yritysten käyttää jaettuja GPU-resursseja arkaluontoisten AI-mallien kouluttamiseen?
Jaettujen GPU-resurssien käyttö arkaluontoisten AI-mallien kouluttamiseen ei ole suositeltavaa yrityksille, joille tietoturva on kriittistä. Arkaluontoisen tiedon käsittelyssä yksityinen ...
Miten GDPR vaikuttaa tekoälyn käyttöön yrityksissä?
Euroopan tietosuoja-asetus GDPR vaikuttaa merkittävästi tekoälyn käyttöön yrityksissä asettamalla tarkat vaatimukset henkilötietojen käsittelylle. Tekoälyjärjestelmät käsittelevät usein suuria ...
Mitä vaatimuksia GDPR asettaa tekoälyn kouluttamiselle?
GDPR asettaa merkittäviä vaatimuksia tekoälyn kouluttamiselle, sillä AI-järjestelmien kehittäminen vaatii usein valtavia määriä dataa, joka saattaa sisältää henkilötietoja. Keskeisimmät ...
Mitkä ovat tietosuojariskit tekoälyalustojen käytössä?
Tekoälyalustojen käyttöön liittyy merkittäviä tietosuojariskejä, jotka yritysten on tärkeää tunnistaa ja hallita. Näihin lukeutuvat arkaluontoisen datan vuotaminen, datan epäasiallinen käyttö, ...
Voiko tekoälyalustaa käyttää turvallisesti julkishallinnon tietojen käsittelyssä?
Tekoälyalustojen käyttö julkishallinnon tietojen käsittelyssä on mahdollista toteuttaa turvallisesti, mutta se vaatii huolellista suunnittelua ja oikean alustaratkaisun valintaa. Keskeisintä on ...
Miten varmistaa henkilötietojen asianmukainen käsittely tekoälyalustoilla?
Henkilötietojen asianmukainen käsittely tekoälyalustoilla vaatii tarkkaa suunnittelua ja oikean teknisen ympäristön valintaa. Tekoälyn hyödyntäminen edellyttää usein laajan datamäärän ...
Miten varmistetaan AI-alustan tietoturva jaetuissa laskentaympäristöissä?
AI-alustan tietoturvan varmistaminen jaetuissa laskentaympäristöissä vaatii kokonaisvaltaista lähestymistapaa, joka huomioi sekä infrastruktuurin että datan suojaamisen. Jaetuissa ympäristöissä, ...
Kuinka nopeasti AI-ratkaisu voidaan ottaa käyttöön pilvipohjaisella alustalla
AI-ratkaisun käyttöönotto pilvipohjaisella alustalla voi tapahtua yllättävän nopeasti – parhaimmillaan vain muutamissa viikoissa. Nopeus riippuu kuitenkin organisaation valmiudesta, valitusta ...
Miksi AI tarvitsee GPU-laskentakapasiteettia ja miten se liittyy pilveen
Tekoäly tarvitsee GPU-laskentakapasiteettia, koska tekoälyalgoritmit hyödyntävät rinnakkaislaskentaa, johon grafiikkaprosessorit on optimoitu. Toisin kuin tavalliset prosessorit (CPU), ...
Miten tekoälyn käyttö vaikuttaa datan tietoturvavaatimuksiin pilvessä
Tekoälyn käyttö pilviympäristöissä tuo mukanaan merkittäviä muutoksia datan tietoturvavaatimuksiin. Kun organisaatiot hyödyntävät tekoälyteknologioita pilvessä, ne joutuvat kohtaamaan ...
Miksi AI-datan sijainti on tärkeä huomioida pilviympäristössä
AI-datan sijainti on kriittinen tekijä modernissa pilviympäristössä, sillä se vaikuttaa suoraan tietoturvaan, suorituskykyyn ja lainsäädännön noudattamiseen. Kun tekoälypalvelut käsittelevät yhä ...
