Panduan Keselamatan Chatbot: Risiko & Pengawal (2025)

Maklumat Privasi & Sulit 

Chatbots sering mengendalikan data peribadi, seperti nama, alamat e-mel atau butiran kewangan. Ini bermakna mereka menjadi risiko privasi apabila mereka mengendalikan data pengguna yang sensitif tanpa perlindungan yang teguh.

Ini amat penting dalam chatbot perubatan , chatbot yang memproses pembayaran dalam apa jua bentuk, chatbot kewangan , chatbot perbankan atau mana-mana chatbot perusahaan yang mengendalikan data sensitif.

Jika data ini disimpan secara tidak selamat atau dihantar tanpa penyulitan, ia menjadi terdedah kepada pelanggaran – kemudian mendedahkan perniagaan kepada risiko undang-undang, kewangan dan reputasi yang ketara.

Maklumat yang salah dan Halusinasi

Chatbots dikuasakan oleh LLMs – jika dibina secara tidak betul – berisiko menyebarkan maklumat yang salah. 

Ambil kegagalan chatbot Air Canada yang terkenal. Seorang penumpang dimaklumkan oleh chatbot laman web syarikat bahawa dia boleh memohon kadar kehilangan untuk penerbangan selepas neneknya meninggal dunia. 

Selepas menghubungi untuk menerima bayaran balik, pelanggan diberitahu bahawa polisi itu hanya tidak terpakai untuk perjalanan lengkap. Syarikat itu mengakui chatbot telah menggunakan 'kata-kata yang mengelirukan', dan kes itu dibawa ke mahkamah.

Halusinasi jenis ini bukan sahaja memalukan jenama – ia merugikan mereka.

Tetapi adalah mungkin untuk membina chatbot yang kekal mengikut topik dan jenama. Salah seorang pelanggan kami, platform bimbingan kesihatan, dapat mengurangkan sokongan tiket manual sebanyak 65% dengan chatbot. Lebih daripada 100,000 perbualannya, syarikat itu mendapati sifar halusinasi . 

Bagaimana? Penjanaan dipertingkatkan semula (RAG) memainkan peranan besar dalam kebanyakan chatbot perusahaan. Daripada menjana respons bentuk bebas, RAG menggabungkan keupayaan generatif chatbot dengan pangkalan data maklumat yang disahkan dan terkini . Ini memastikan respons adalah berdasarkan realiti, bukan andaian atau tekaan.

Chatbots perusahaan termasuk pagar keselamatan lain yang diperlukan sebelum penggunaan awam – kami akan mendapatkannya di bawah.

Storan Data Tidak Selamat

Jika chatbot anda menyimpan data dalam pelayan atau persekitaran awan, protokol keselamatan yang tidak mencukupi boleh menyebabkannya terdedah kepada pelanggaran. 

Perisian lapuk, pelayan yang salah konfigurasi atau data tidak disulitkan boleh dieksploitasi oleh penyerang untuk mendapatkan akses kepada maklumat pengguna yang sensitif.

Sebagai contoh, sesetengah chatbot menyimpan sandaran data tanpa penyulitan yang betul, menjadikannya terdedah kepada pemintasan semasa pemindahan atau akses tanpa kebenaran.

Kerentanan Suntikan Pantas & Output Berniat jahat 

Jika anda menggunakan chatbot yang lemah, ia mungkin sensitif kepada gesaan yang merosakkan. 

Contohnya, jika chatbot anda membantu menjual kenderaan pengedar anda, anda tidak mahu ia menjual trak dengan harga $1. (Lihat insiden Chevy Tahoe yang terkenal.)

Chatbots boleh menghasilkan respons yang berbahaya atau tidak masuk akal jika output mereka tidak dikawal dengan betul. Ralat ini boleh berpunca daripada pagar pengadang yang tidak mencukupi, kekurangan pemeriksaan pengesahan atau manipulasi oleh pengguna.

Walau bagaimanapun, ini adalah salah satu risiko keselamatan yang lebih mudah untuk dielakkan. Chatbot yang kuat akan menggunakan pagar perbualan untuk menghalang perbualan luar topik atau luar jenama sebelum ia berlaku.

Latihan LLMs pada Data Syarikat

Melatih chatbots pada data syarikat boleh menimbulkan risiko privasi dan keselamatan, terutamanya dengan platform tujuan umum seperti ChatGPT . Apabila menggunakan maklumat syarikat dengan chatbots tujuan umum, sentiasa ada risiko kebocoran data.

Bot sembang tersuai, sebaliknya, menjadikannya lebih mudah untuk melindungi data anda. Platform chatbot gred perusahaan biasanya direka bentuk dengan mengambil kira pengasingan data dan keselamatan . Chatbots ini dilatih dalam persekitaran terkawal, dengan ketara mengurangkan risiko kebocoran data.

Pengurusan Jenama 

Kegagalan chatbot awam terbesar telah tertumpu pada pengurusan jenama. Sejauh manakah chatbot anda mewakili jenama anda? Ini adalah nadi keselamatan chatbot.

Chatbots selalunya merupakan titik sentuh pertama yang pelanggan miliki dengan perniagaan anda dan jika respons mereka tidak tepat, tidak sesuai atau luar nada, mereka boleh menjejaskan reputasi jenama anda.

Sekali lagi, ini adalah risiko yang boleh dielakkan dengan pagar perbualan dan reka bentuk perbualan.

Kawalan Akses & Akses Pengguna Selamat

Jika ia adalah alat yang digunakan oleh orang ramai, anda tidak selalu mahu semua orang mempunyai tahap akses yang sama.

Pengesahan mengesahkan siapa pengguna — memastikan bahawa hanya pengguna yang sah boleh log masuk. Setelah disahkan, kebenaran menentukan perkara yang dibenarkan dilakukan oleh setiap pengguna, berdasarkan peranan atau kebenaran mereka.

Bahagian penting ini ialah kawalan akses berasaskan peranan (RBAC) , yang memastikan pengguna hanya mengakses maklumat dan ciri yang mereka perlukan untuk melaksanakan peranan mereka. Ini bermakna:

• Mengehadkan akses data sensitif kepada kakitangan yang diberi kuasa.
• Mengehadkan keupayaan menyunting chatbot kepada pentadbir.
• Menentukan peranan pengguna dengan kebenaran yang jelas dan boleh dikuatkuasakan.

Dengan melaksanakan RBAC bersama-sama protokol pengesahan dan kebenaran yang selamat, anda boleh meminimumkan risiko seperti akses tanpa kebenaran, kebocoran data dan penyalahgunaan yang tidak disengajakan. Ia adalah pagar yang mudah tetapi penting untuk penggunaan chatbot yang selamat.

Audit Keselamatan Berkala

Seperti mana-mana perisian berprestasi tinggi lain, perisian chatbot harus menjalani audit keselamatan biasa.

Audit keselamatan tetap ialah semakan menyeluruh terhadap seni bina, konfigurasi dan proses chatbot anda untuk memastikan ia memenuhi piawaian keselamatan dan amalan terbaik industri. 

‍

Audit ini biasanya melibatkan ujian untuk kelemahan – seperti protokol pengesahan yang lemah, pelayan yang salah konfigurasi atau API terdedah – serta menilai keberkesanan langkah keselamatan sedia ada seperti penyulitan dan kawalan akses.

Audit juga menilai pematuhan terhadap peraturan perlindungan data, memastikan chatbot anda mematuhi rangka kerja seperti GDPR atau SOC 2. 

Proses ini selalunya termasuk:

• Ujian penembusan untuk mensimulasikan kemungkinan serangan
• Ulasan kod untuk mengesan kelemahan tersembunyi
• Pemantauan untuk aktiviti luar biasa

Audit keselamatan ialah langkah proaktif untuk menilai daya tahan chatbot anda terhadap ancaman dan mengesahkan keupayaannya untuk mengendalikan maklumat sensitif dengan selamat.

Penyulitan

Penyulitan ialah proses menukar data kepada format selamat untuk menghalang capaian yang tidak dibenarkan. Untuk data sensitif, ini termasuk dua jenis utama: data-at-rest encryption , yang melindungi maklumat yang disimpan dan data-in-transit encryption , yang melindungi data semasa ia dihantar.

Menggunakan protokol penyulitan yang kuat seperti AES (Advanced Encryption Standard) memastikan bahawa walaupun data dipintas, ia tetap tidak boleh dibaca. 

Untuk chatbots yang mengendalikan maklumat sensitif, penyulitan ialah pagar yang tidak boleh dirunding untuk melindungi privasi pengguna dan mengekalkan pematuhan piawaian keselamatan.

Pemantauan berterusan 

Platform-sebagai-Perkhidmatan kami mencadangkan 3 peringkat pelaksanaan chatbot: membina, menggunakan dan memantau. 

Pelanggan cenderung untuk melupakan peringkat akhir apabila membina rancangan awal mereka, tetapi pemantauan adalah langkah yang paling penting.

Ini termasuk:

• Menjejaki metrik prestasi
• Mengenal pasti kelemahan
• Menangani isu seperti halusinasi atau kebocoran data

Kemas kini dan ujian yang kerap membantu memastikan chatbot anda menyesuaikan diri dengan ancaman yang berkembang dan kekal mematuhi peraturan industri. 

Tanpa pemantauan yang betul, chatbot yang paling baik pun boleh menjadi liabiliti dari semasa ke semasa.

Pematuhan

Jika chatbot anda akan mengendalikan data sensitif, anda perlu memilih platform yang mematuhi rangka kerja pematuhan utama.

Rangka kerja pematuhan yang paling biasa dan berkaitan termasuk:

• GDPR: Peraturan Perlindungan Data Umum 
• CCPA: Akta Privasi Pengguna California
• HIPAA: Akta Mudah Alih dan Akauntabiliti insurans kesihatan
• SOC 2: Kawalan Sistem dan Organisasi 2

Jika anda akan memproses data daripada individu di EU, anda perlu mempunyai chatbot yang mematuhi GDPR .

Untuk mematuhi sepenuhnya, ia memerlukan kedua-dua a) platform yang mengikut langkah pematuhan yang betul dan b) beberapa kerja daripada pembina bot sembang anda (seperti cara anda mengendalikan data setelah data tersebut diterima oleh bot sembang anda).

Pendidikan Pengguna 

Kadang-kadang ia bukan salah teknologi – ia adalah kekurangan pemahaman daripada penggunanya.

Bahagian penting dalam memulakan teknologi chatbot ialah menyediakan pekerja anda dengan betul untuk risiko dan cabaran baharu (bersama-sama dengan pelbagai faedah).

Didik pekerja anda tentang cara memasukkan chatbot ke dalam kerja mereka tanpa membahayakan reputasi syarikat anda. Sebaik-baiknya, chatbot anda akan dibina dengan pagar yang mencukupi sehingga hampir mustahil untuk menyalahgunakannya.

Bagaimanakah chatbots menyimpan data?

Chatbots menyimpan data dalam pangkalan data yang disulitkan atau storan awan. Data mungkin termasuk input pengguna, log interaksi dan butiran sensitif, bergantung pada tujuan dan langkah keselamatan chatbot.

Bagaimanakah saya boleh memastikan bot sembang selamat?

Proses data selamat oleh chatbot anda dengan penyulitan, pengesahan, penanoamaan data dan audit keselamatan biasa. Matlamat untuk mengehadkan pengekalan data, mematuhi peraturan (seperti GDPR) dan memantau aktiviti berniat jahat.

Apakah keselamatan chatbot?

Keselamatan Chatbot memastikan interaksi selamat dengan melindungi data pengguna, menghalang akses tanpa kebenaran dan meminimumkan risiko seperti maklumat salah, pancingan data atau kelemahan sistem.

Apakah chatbot yang paling selamat?

Chatbot paling selamat menggunakan penyulitan yang teguh, mematuhi rangka kerja seperti GDPR atau SOC 2, menggabungkan pengawasan manusia dan menyepadukan pengesanan ancaman masa nyata untuk melindungi data pengguna.