개인정보 보호가 적용된 설계로 지능형 경험을 통해 팀 역량 강화

지능형 검색, 예측형 공동 작업 및 워크플로 가속화는 데이터 개인정보 보호를 어떻게 존중합니까?

Atlassian에서 일할 때 가장 좋은 점 중 하나는 자체 도구를 사용하여 모든 유형의 작업에 사용할 수 있다는 점입니다. 상장 기업으로서 Atlassian은 기밀 정보에 대한 적절한 관리가 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 머신 러닝 모델이 학습한 소스 데이터에 대한 정보를 의도치 않게 공개하지 않도록 하는 방법에 대해 세심하게 고려했다는 것을 안심할 수 있습니다.

조직 내부(조직 내 직원들이 봐서는 안 될 정보를 볼 수 없도록) 및 외부(정보가 조직 외부로 유출되는 것을 방지하기 위해) 모두에서 개인정보 보호 제어를 설정했습니다.

• Atlassian은 제품에서 개인정보 보호 제어를 존중하는 경험을 구축합니다. 예를 들어 볼 수 있는 권한이 없는 콘텐츠를 사용자에게 추천하지 않습니다
• 데이터에서 패턴을 학습하는 모델을 구축하는 경우(예: 귀하의 인스턴스에서 귀하의 사용자가 만든 검색 쿼리를 통해) 해당 데이터는 광범위한 모델을 학습하기 위해 그룹 권한을 남기지 않습니다. 비식별화된 검색 쿼리 문자열은 자동화된 작업에서만 액세스하고 개인은 읽을 수 없습니다(제한된 페이지는 절대 사용하지 않음)
• 고객 전반의 추세를 학습하는 모델을 구축하는 경우(예: 사용자는 일반적으로 최근에 작업한 것을 검색), 비식별화된 행동 분석(예: 좋아요 수) 및 Cloud 고객 전반에서 집계된 단방향 벡터화된 콘텐츠와 같은 정보에서만 데이터를 얻습니다
• 가능한 경우 고객 데이터를 포함하지 않는 공개 데이터 집합에서 학습한 모델을 사용합니다
• 모든 데이터는 개인정보 보호 정책에 따라 수집, 처리, 전송 및 저장합니다

예시 1

Confluence 페이지 표시 여부 설정을 포함하여 회사 내에서 개인정보 보호가 중요하다는 것을 알고 있습니다. 지능형 검색은 사용자 수준 권한을 포함한 모든 그룹 권한 설정을 관찰하므로 “비공개”로 표시된 Confluence 페이지는 페이지 액세스 권한이 없는 회사 사용자의 권장 검색 결과에 표시되지 않습니다.

예시 2

다른 회사가 귀하의 기밀 정보를 기반으로 추천 검색 결과를 받기를 원하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 다른 유형의 검색 엔진과는 달리 지능형 검색은 기능을 개선하기 위해 고객 전반의 상위 검색 결과를 집계하지 않으므로(개인의 검색 선호도만 학습) 머신 러닝 모델은 항상 그룹 권한을 관찰하고 고객 간의 정보 유출을 방지합니다. 즉, 비공개 Confluence 스페이스가 있고 팀이 이 스페이스를 사용하여 “신규 회사 인수”라는 Confluence 페이지에서 협업하는 경우 Confluence를 사용하여 “신규 회사”를 검색하는 다른 Atlassian 고객에게는 “신규 회사 인수” 페이지 또는 사용자의 검색 쿼리를 기반으로 하는 추천 결과가 표시되지 않습니다.