Panoramica sulla redazione delle Informazioni di Identificazione Personale (PII)

Il mascheramento delle informazioni personali nel testo in Lingua di Azure AI consente di rilevare e redigere i dati sensibili nelle stringhe di testo in forma grezza. È possibile usare questa funzionalità quando l'applicazione gestisce direttamente i log, le richieste, i moduli, i messaggi di chat o altri contenuti di testo.

Le informazioni personali del testo sono ottimizzate per l'integrazione sincrona delle richieste/risposte e il comportamento di redazione configurabile, in modo da poter applicare controlli di informazioni personali inline nei flussi di lavoro di elaborazione dei dati e dell'applicazione.

A colpo d'occhio

Le informazioni personali di testo offrono le funzionalità seguenti:

  • Redazione di testo diretta per l'input di stringa non strutturata.
  • Integrazione di richieste/risposte a bassa latenza per le pipeline dell'applicazione.
  • Filtri di entità configurabili e criteri di redazione.
  • Output di entità strutturate con categorie, offset e punteggi di attendibilità.

Perché usare dati PII nel testo?

Le informazioni personali sul testo sono ottimizzate per l'integrazione a bassa latenza e i flussi di lavoro diretti di richiesta/risposta. Supporta un'ampia copertura linguistica e un comportamento di redazione configurabile per molti scenari in tempo reale e di elaborazione batch.

Le informazioni personali di testo sono particolarmente utili quando è necessario:

  • Redigi le entità sensibili nei testi generati dagli utenti.
  • Integrare la protezione delle informazioni personali direttamente nelle pipeline dell'applicazione.
  • Applicare filtri di entità e politiche di redazione nelle richieste API.

Cosa restituisce

Quando una richiesta ha esito positivo, il servizio restituisce:

  • Entità rilevate con categorie, sottocategorie, offset e punteggi di attendibilità.
  • Output di testo redatto basato sul comportamento di redazione selezionato.

Come funziona

Le informazioni personali di testo vengono in genere usate con un flusso di lavoro sincrono:

  1. Inviare l'input di testo per l'analisi.
  2. Configurare parametri facoltativi come filtri di entità e comportamento di redazione.
  3. Elaborare le entità e i dati redatti nell'applicazione.

Per informazioni dettagliate sull'implementazione ed esempi di richieste, vedere Rilevare e redigere le informazioni personali identificabili nel testo.

Differenze rispetto ad altri tipi di funzionalità di informazioni personali

Tutti i tipi di funzionalità PII usano categorie di entità predefinite, ma ottimizzano per tipi di input diversi:

  • Le informazioni personali identificabili nel testo sono ottimizzate per input diretto basato su stringhe e l'integrazione delle app.
  • Le informazioni personali della conversazione sono ottimizzate per strutture conversazionali basate su turni.
  • Le informazioni personali basate su documenti sono ottimizzate per i flussi di lavoro di file nativi e la fedeltà dell'output dei file.

Casi d'uso comuni

Le informazioni personali sul testo sono utili quando è necessario rilevare e redigire i dati sensibili prima dell'archiviazione, dell'analisi, della condivisione o dell'elaborazione di intelligenza artificiale downstream.

Gli esempi tipici includono:

  • Campi di input e output dell'utente nelle applicazioni Web e per dispositivi mobili.
  • Log delle applicazioni e flussi di dati di telemetria.
  • Filtro delle richieste e delle risposte nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale.
  • Pre-elaborazione batch per set di dati di testo non strutturati.

Formati e limiti supportati

Tariffe

La redazione di informazioni personali nel testo utilizza i prezzi di Lingua di Azure AI. Per vedere le informazioni sui prezzi correnti, consultare Lingua di Azure AI pricing.

Passaggi successivi

Usare i riferimenti seguenti per continuare l'implementazione:

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