- Versionshinweise
- Überblick
- Einstellung und Konfiguration (Setup and Configuration)
- Datenspeicher
- Datenspeicher
Datenspeicher
UiPath legt Wert auf Datenschutz und will alle Benutzer bei der Weitergabe von Daten beim Verwenden des UiPath Computer Vision AI-Modells schützen.
Während der Verwendung von Computer Vision werden Daten gespeichert in:
- Gewährleistung der Widerstandsfähigkeit der Automatisierung durch Überprüfung der Abwärtskompatibilität beim Aktualisieren des KI-Modells
- das KI-Modell verbessern
- zeitnah auf Kundensupportanfragen reagieren
In der folgenden Tabelle finden Sie einen direkten Vergleich unserer aktuellen Computer Vision-Bereitstellungsoptionen in Bezug auf die Datenspeicherung.
| UiPath Cloud-Server | Lokaler Server | Lokaler Server | |
|---|---|---|---|
| Belastbarkeit von KI-Modellaktualisierungen | 99% | 90% 1 | 100% |
| KI-Datenanpassung | Maßgeschneiderte Datenanpassung | generische Datenanpassung 2 | generische Datenanpassung |
| Scheinbare Datenspeicherung zur Entwurfszeit | |||
| Laufzeitdatenspeicherung | |||
| Vollständige Kontrolle über die Datenresidenz |
1 90–99 %, wenn AI Learning aktiviert ist
2 maßgeschneiderte Datenanpassung, wenn AI Learning aktiviert ist
Weitere Details zu den einzelnen Computer Vision-Bereitstellungsoptionen finden Sie in den nächsten Abschnitten.
Unabhängig von der Bereitstellungsoption empfehlen wir dringend, die Entwicklung (Designzeit) für Scheindaten durchzuführen. Da das KI-Modell nur aus den Formen und Farben der UI-Elemente und nicht aus dem echten Dateninhalt lernt, können Sie beim Erstellen eines Computer Vision-Workflows Pseudodaten verwenden, um das Senden sensibler Informationen wie personenbezogener oder vertraulicher Daten zu vermeiden.
Wir speichern nur Daten von unserem Cloud-Server und es dürfen nur Entwurfszeit-Screenshots (UiPath Studio) gespeichert werden, um das Modell zu verbessern. Diese Screenshots automatisierter Schnittstellen werden auf unseren Cloudservern verarbeitet, die in Azure gehostet werden. Als Ausnahme von dieser Regel werden von Benutzern gemeldete Probleme gespeichert, um bestimmte Probleme zu beheben.
Cloud-Mock-Entwurfszeitdaten werden standardmäßig gelernt und bieten so einen maßgeschneiderten Dienst zur Datenanpassung, indem das KI-Modell an Ihre spezifischen Daten angepasst wird, während eine Überanpassung vermieden wird. Auf diese Weise sind Automatisierungen widerstandsfähig gegenüber KI-Modellaktualisierungen.
Infolgedessen verbessert das KI-Modell auch seine Generalisierungsleistung (was wir „die generische Datenanpassung“ nennen), was dies zu einer Win-Win-Situation für Sie und unser Produkt macht.
Bei geschlossenen Netzwerken verlassen keine Daten das Firmengelände.
Bei offenen Netzwerken verlassen keine Daten das Firmengelände, mit Ausnahme der eingereichten Probleme, die vom Benutzer ausgeführt werden, um ein kundenspezifisches Problem zu beheben.
Lokale Entwurfszeitdaten werden nicht freigegeben. Da wir keinen Zugriff auf diese Daten haben, kann das KI-Modell nicht daraus lernen und nur durch Verallgemeinerung erkennen. mit anderen Worten, wir können nur die generische Datenanpassung anbieten.
Daher können wir keine 100-prozentige Abwärtskompatibilität gewährleisten. Beispielsweise erkennt eine neue Iteration des KI-Modells möglicherweise einige UI-Elemente nicht, die von der vorherigen Iteration erkannt wurden, sodass möglicherweise eine Automatisierung fehlschlägt.
Sie können auf den Dienst für maßgeschneiderte Daten zugreifen, wenn Sie Ihre Daten aus der Entwurfszeit in das Trainingsset des KI-Modells aufnehmen, indem Sie die Funktion In AI Learning einbeziehen in der Aktivität CV Screen Scope aktivieren. Die einzige Voraussetzung ist die Verwendung von Pseudo-Daten.
Wir bieten auch vollständige Kontrolle über die Datenresidenz, da die Funktion pro Scope auf granularer Ebene aktiviert werden kann, während sie standardmäßig deaktiviert ist. Sie haben die volle Kontrolle darüber, welche Automatisierung Sie von dieser Funktion abdecken möchten.
Bei geschlossenen Netzwerken verlassen keine Daten das Firmengelände, da die gesamte Verarbeitung lokal auf der Maschinen-CPU erfolgt.
Bei offenen Netzwerken verlassen keine Daten das Firmengelände, da die gesamte Verarbeitung lokal auf der Maschinen-CPU erfolgt, mit Ausnahme der eingereichten Probleme, die vom Benutzer durchgeführt werden, um ein kundenspezifisches Problem zu beheben.
Die UiPath Data Residency-Richtlinie ist der Ort, an dem Sie alle Regionen finden, in denen die UiPath Automation Cloud™ und unsere Cloud-Dienste gehostet werden können, abhängig von Ihrem Lizenzierungsplan und Ihrer bevorzugten Region.
Die UiPath-Datenschutzgrundsätze für Unterauftragsverarbeiter legen die allgemeinen Regeln für die Verarbeitung personenbezogener Daten gemäß den Anweisungen von UiPath, die Übertragung und die Sicherheit personenbezogener Daten sowie die Zusammenarbeit zwischen UiPath und Unterauftragsverarbeitern fest.
Sicherheit ist uns sehr wichtig. Informationen zur UiPath-Sicherheit können Sie jederzeit abrufen.
Für weitere Informationen darüber, wie UiPath personenbezogene Daten verarbeitet, empfehlen wir Ihnen, unsere Datenschutzerklärung zu lesen.
