Daten, Datenschutz und Sicherheit für Modelle, die von Azure in Microsoft Foundry verkauft werden

Wichtig

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Dieser Artikel enthält Details dazu, wie die von Ihnen an Foundry Models verkauften Daten von Azure in Microsoft Foundry verarbeitet, verwendet und gespeichert werden. Ein "von Azure verkauftes Modell" ist ein AI-Modell, das als solche in Foundry eingesetzt wird, und umfasst Azure OpenAI-Modelle. Modelle, die von Azure verkauft werden, speichern und verarbeiten Daten zur Bereitstellung des Dienstes und zur Überwachung auf Verwendungen, die gegen die geltenden Produktbedingungen verstoßen. Bitte beachten Sie auch den Microsoft-Datenschutznachtrag für Produkte und Services, der die Datenverarbeitung durch über Azure verkaufte Modelle regelt. Foundry ist ein Azure-Dienst; learn more über anwendbare Azure Complianceangebote.

Wichtig

Ihre Eingabeaufforderungen (Eingaben) und Fertigstellungen (Ausgaben), Ihre Einbettungen und Ihre Schulungsdaten:

  • sind NICHT für andere Kunden verfügbar.
  • sind nicht für OpenAI oder andere Anbieter von Modellen verfügbar, die von Azure verkauft werden.
  • werden nicht von Anbietern von Modellen verwendet, die von Azure verkauft werden, um ihre Modelle oder Dienstleistungen zu verbessern.
  • werden NICHT verwendet, um generative AI Foundation-Modelle ohne Ihre Erlaubnis oder Anweisung zu trainieren.
  • Kundendaten, Aufforderungen und Vervollständigungen werden nicht verwendet, um Microsoft oder Produkte oder Dienste von Drittanbietern ohne Ihre ausdrückliche Erlaubnis oder Anweisung zu verbessern.

Ihre fein abgestimmten Modelle, die von Azure verkauft werden, stehen ausschließlich für Ihre Nutzung zur Verfügung.

Foundry ist ein Azure Dienst; Microsoft hosten die von Azure verkauften Modelle in Microsoft Azure Umgebung und Modelle, die von Azure verkauft werden, interagieren NICHT mit diensten, die von Anbietern von Modellen betrieben werden, die von Azure verkauft werden, z. B. OpenAI (z. B. ChatGPT oder die OpenAI-API).

Welche Daten verarbeitet Foundry, um Modelle bereitzustellen, die von Azure verkauft werden?

Foundry verarbeitet die folgenden Datentypen, um Modelle bereitzustellen, die von Azure verkauft werden:

  • Eingabeaufforderungen und generierten Inhalt. Wenn Prompts vom Benutzer übermittelt werden, werden Inhalte vom Dienst über die Vervollständigungen, Chatabschlüsse, Bilder und Einbettungen generiert.
  • Hochgeladene Daten. Sie können Ihre eigenen Daten für die Verwendung mit bestimmten Dienstfeatures (z. B. Feinabstimmung, Assistenten-API, Batchverarbeitung) mithilfe der Datei-API oder des Vektorspeichers hochladen.
  • Daten für zustandsbehaftete Entitäten. Wenn Sie bestimmte optionale Features von Modellen verwenden, die von Azure und Agents verkauft werden, z. B. die api Responses API, das Threads-Feature der api Assistants und gespeicherter Fertigstellungen erstellt der Dienst einen Datenspeicher zum Speichern des Nachrichtenverlaufs und anderer Inhalte gemäß der Konfiguration der Funktion.
  • Erweiterte Daten, die in oder über Eingabeaufforderungen enthalten sind. Wenn Sie Daten verwenden, die mit zustandsbehafteten Entitäten verknüpft sind, ruft der Dienst relevante Daten aus einem konfigurierten Datenspeicher ab und erweitert die Eingabeaufforderung, um Generierungen zu erzeugen, die auf Ihren Daten basieren. Eingabeaufforderungen können auch durch Daten erweitert werden, die aus einer Quelle abgerufen wurden, die in der Eingabeaufforderung selbst enthalten ist, z. B. eine URL.
  • Schulungs- und Validierungsdaten. Sie können Ihre eigenen Schulungsdaten bereitstellen, die aus Eingabeaufforderungspaaren für die Feinabstimmung eines Modells bestehen.

Wie verarbeitet Foundry Daten, um Modelle bereitzustellen, die von Azure verkauft werden?

Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie Ihre Daten verarbeitet werden. Dieses Diagramm behandelt mehrere Arten von Verarbeitungen:

  1. Wie Foundry Ihre Eingabeaufforderungen über das Ableiten mit Modellen verarbeitet, die von Azure verkauft werden, um Inhalte zu generieren (einschließlich, wenn zusätzliche Daten aus einer bestimmten Datenquelle zu einer Eingabeaufforderung mit Azure OpenAI für Ihre Daten, Assistenten oder Batchverarbeitung hinzugefügt werden).
  2. Wie die Funktion "Assistent" Daten im Zusammenhang mit Nachrichten, Threads und Runs speichert.
  3. Wie das Feature "Antworten-API" Daten speichert, um den Nachrichtenverlauf beizubehalten.
  4. Wie die Batchfunktion Ihre hochgeladenen Daten verarbeitet.
  5. Wie Foundry ein fein abgestimmtes (benutzerdefiniertes) Modell mit Ihren hochgeladenen Daten erstellt.
  6. Wie Foundry- und Microsoft-Mitarbeiter Aufforderungen und Fertigstellungen (Text und Bild) auf schädliche Inhalte und auf Muster hin untersuchen, die die Verwendung des Dienstes auf eine Weise nahelegen, die gegen den Verhaltenskodex oder andere anwendbare Produktbedingungen verstößt.

Datenflussdiagramm für den Dienst.

Wie im obigen Diagramm dargestellt, können verwaltete Kunden beantragen, die Überwachung von Missbrauch zu ändern.

Generieren von Vervollständigungen, Bildern oder Einbettungen durch Ableitung

Über Azure angebotene Modelle (Basismodelle oder feinabgestimmte Modelle), die in Ihrer Foundry-Ressource bereitgestellt werden, verarbeiten Ihre Prompts und generieren Antworten in Form von Text, Bildern oder Einbettungen. Aufforderungen und Fertigstellungen werden in Echtzeit für schädliche Inhaltstypen ausgewertet, und die Inhaltsgenerierung wird basierend auf konfigurierten Schwellenwerten gefiltert. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über Guardrails (zuvor Inhaltsfilter).

Aufforderungen und Antworten werden innerhalb der vom Kunden angegebenen Geografie verarbeitet (es sei denn, Sie verwenden einen Global- oder DataZone-Bereitstellungstyp), können jedoch zwischen Regionen innerhalb der Geografie zu betrieblichen Zwecken (einschließlich Leistung und Kapazitätsverwaltung) verarbeitet werden. Informationen zum Verarbeitungsort bei Verwendung eines globalen oder DataZone-Bereitstellungstyps finden Sie unten.

Die Modelle sind zustandslos: In dem Modell werden keine Prompts oder Fertigstellungen gespeichert. Darüber hinaus werden Aufforderungen und Vervollständigungen nicht verwendet, um die Basismodelle zu trainieren, neu zu trainieren oder zu verbessern.

Grundlegendes zum Ort der Verarbeitung für die Bereitstellungstypen "Global" und "Datenzone"

Zusätzlich zu den Standardbereitstellungen bietet Foundry Modelle an, die über Azure-Bereitstellungsoptionen mit den Bezeichnungen „Global“ und „DataZone“ erhältlich sind. Für jeden Deployment-Typ mit der Bezeichnung "Global", können Aufforderungen und Antworten in jeder Geografie verarbeitet werden, in der das von Azure verkaufte relevante Modell bereitgestellt wird (weitere Informationen zur verfügbarkeit von Modellen region von Modellen). Für alle Bereitstellungstypen, die als "DataZone" bezeichnet werden, können Aufforderungen und Antworten in jeder Geografie innerhalb der angegebenen Datenzone verarbeitet werden, wie durch Microsoft definiert. Wenn Sie eine DataZone-Bereitstellung in einer Foundry-Ressource in den Vereinigten Staaten erstellen, werden Eingabeaufforderungen und Antworten möglicherweise überall innerhalb der Vereinigten Staaten verarbeitet. Wenn Sie eine DataZone-Bereitstellung in einer Foundry-Ressource erstellen, die sich in einem Mitglied der Europäischen Union befindet, können Aufforderungen und Antworten in diesem oder einem anderen Mitglied der Europäischen Union verarbeitet werden. Für die Bereitstellungstypen "Global" und "DataZone" werden alle ruhenden Daten, z. B. hochgeladene Daten, und einschließlich des Missbrauchsüberwachungsdatenspeichers, der für globale und DataZone-Bereitstellungen erstellt wurde, in der vom Kunden festgelegten Geografie gespeichert. Nur der Verarbeitungsort ist betroffen, wenn ein Kunde einen globalen Bereitstellungstyp oder einen DataZone-Bereitstellungstyp in Modellen verwendet, die von Azure verkauft werden; Azure Datenverarbeitungs- und Complianceverpflichtungen gelten weiterhin.

Erweitern von Prpmpts, um generierte Ergebnisse „in Ihren Daten zu fundieren“

Mit dem Azure OpenAI-Feature "on your data" können Sie Datenquellen verbinden, um die generierten Ergebnisse besser mit Ihren Daten abzustimmen. Die Daten bleiben in der datenquelle und am von Ihnen angegebenen Speicherort gespeichert; Azure OpenAI erstellt keinen doppelten Datenspeicher. Wenn eine Benutzeraufforderung empfangen wird, ruft der Dienst relevante Daten aus der verbundenen Datenquelle ab und erweitert die Eingabeaufforderung. Das Modell verarbeitet diese erweiterte Eingabeaufforderung und der generierte Inhalt wird wie oben beschrieben zurückgegeben. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie das Feature "On Your Data" sicher verwenden.

Datenspeicher für Modelle, die von Azure Features verkauft werden

Einige Modelle, die von Azure Features verkauft werden, speichern Daten im Dienst. Diese Daten werden entweder vom Kunden mithilfe der Dateien-API oder des Vektorspeichers hochgeladen oder automatisch in Verbindung mit bestimmten zustandsbehafteten Entitäten wie der Antwort-API, dem Threads-Feature der Assistenten-API und gespeicherten Fertigstellungen gespeichert. Für solche Features gespeicherte Daten:

  • Wird im Ruhezustand in der Foundry-Ressource im Azure Tenant des Kunden innerhalb derselben Geographie wie die Ressource gespeichert;
  • Ist immer im Ruhezustand mit der AES-256-Verschlüsselung von Microsoft verschlüsselt, wobei die Möglichkeit besteht, einen vom Kunden verwalteten Schlüssel zu verwenden (bestimmte Vorschaufeatures unterstützen möglicherweise keine vom Kunden verwalteten Schlüssel). Microsoft-verwaltete Schlüssel werden immer verwendet, um die Basisverschlüsselung für alle gespeicherten Daten sicherzustellen.
  • Kann jederzeit vom Kunden gelöscht werden.

Hinweis

Modelle oder Features in der Vorschau unterstützen möglicherweise nicht alle oben genannten Bedingungen.

Gespeicherte Daten können mit den folgenden Dienstfeatures/-funktionen verwendet werden:

  • Erstellen eines angepassten (fein abgestimmten) Modells. Erfahren Sie mehr darüber, wie die Feinabstimmung funktioniert. Feingetunte Modelle sind ausschließlich für den Kunden verfügbar, dessen Daten zur Erstellung des feingetunten Modells verwendet wurden, sind im Ruhezustand verschlüsselt (wenn sie nicht zur Inferenz bereitgestellt sind) und können jederzeit vom Kunden gelöscht werden. Schulungsdaten, die zur Feinabstimmung hochgeladen werden, werden nicht verwendet, um generative AI Foundation-Modelle ohne Ihre Erlaubnis oder Anweisung zu trainieren.
  • Batchverarbeitung. Erfahren Sie mehr darüber , wie die Batchverarbeitung funktioniert. Batchverarbeitung ist ein globaler Bereitstellungstyp; im Ruhezustand gespeicherte Daten verbleiben in der vorgesehenen Azure-Geografie, bis Verarbeitungskapazität verfügbar wird; die Verarbeitung kann in jeder Geografie erfolgen, in der das entsprechende von Azure angebotene Modell bereitgestellt wird (weitere Informationen zur regionalen Verfügbarkeit von Modellen).
  • Antwort-API. Erfahren Sie mehr darüber, wie die Antwort-API funktioniert. Diese API speichert den Nachrichtenverlauf und andere Inhalte im Zusammenhang mit dem Nachrichtenverlauf. Dies ist für mehrstufige Unterhaltungen und Workflows erforderlich.
  • Assistenten-API (Vorschau) Erfahren Sie mehr darüber , wie die Assistenten-API funktioniert. Einige Features von Assistenten, z. B. Threads, Speichern des Nachrichtenverlaufs und anderer Inhalte.
  • Gespeicherte Fertigstellungen (Vorschau) Gespeicherte Abschlüsse speichern Eingabe-/Ausgabepaare aus von Kunden bereitgestellten Azure OpenAI-Modellen wie GPT-4o, die über die Chatvervollständigungs-API verarbeitet werden, und zeigen die Paare im Foundry-Portal an. Auf diese Weise können Kunden Datasets mit ihren Produktionsdaten erstellen, die dann zur Auswertung oder Feinabstimmung von Modellen (wie in den geltenden Produktbedingungen zulässig) verwendet werden können.

Verhindern von Missbrauch

Um das Risiko einer missbräuchlichen oder schädlichen Verwendung zu verringern, umfassen Modelle, die von Azure verkauft werden, Missbrauchsüberwachungsfeatures. Weitere Informationen zur Überwachung von Missbrauch finden Sie unter "Missbrauchsüberwachung".

Sicherheitsbewertungen fein abgestimmter Modelle bewerten ein fein abgestimmtes Modell für potenziell schädliche Reaktionen mithilfe der Risiko- und Sicherheitsmetriken Azure. Nur die resultierende Bewertung (bereitstellbar oder nicht bereitstellbar) wird vom Dienst aufgezeichnet.

Das Azure-System zur Missbrauchsüberwachung der verkauften Modelle ist dazu konzipiert, Fälle wiederkehrender Inhalte und/oder Verhaltensweisen zu erkennen und einzudämmen, die darauf hindeuten, dass der Dienst in einer Weise genutzt wird, die gegen den Verhaltenskodex oder andere geltende Produktbedingungen verstoßen könnte. Wie hier beschrieben, verwendet das System Algorithmen und Heuristiken, um Indikatoren für potenziellen Missbrauch zu erkennen. Wenn diese Indikatoren erkannt werden, kann eine Stichprobe der Aufforderungen und Fertigstellungen des Kunden zur Überprüfung ausgewählt werden. Die Überprüfung erfolgt durch automatisierte Mittel, einschließlich von KI-Modellen wie LLMs standardmäßig, mit zusätzlichen Überprüfungen durch menschliche Prüfer bei Bedarf. Detaillierte Informationen zur automatisierten Überprüfung und zur menschlichen Überprüfung finden Sie bei der Missbrauchsüberwachung.

Zur automatisierten Überprüfung werden die Aufforderungen und Fertigstellungen des Kunden nicht vom System gespeichert oder zum Trainieren der KI-Modelle oder anderer Systeme verwendet. Der Datenspeicher für die Missbrauchsüberwachung, in dem Eingabeaufforderungen und Vervollständigungen zur menschlichen Überprüfung gespeichert werden, ist logisch nach Kundenressource getrennt (jede Anfrage enthält die Ressourcen-ID der Foundry-Ressource des Kunden). In jeder Region, in der das von Azure angebotene Modell verfügbar ist, befindet sich ein separater Datenspeicher, und die Prompts sowie die generierten Inhalte eines Kunden werden in der Azure-Region gespeichert, in der die Foundry-Ressource des Kunden bereitgestellt wird, innerhalb der Dienstgrenze des Diensts „Models sold by Azure“. Menschliche Prüfer, die potenziellen Missbrauch bewerten, können nur dann auf Eingabeaufforderungen und Abschlussdaten zugreifen, wenn diese Daten bereits vom Missbrauchsüberwachungssystem gekennzeichnet wurden oder wenn die Eingabeaufforderungen und -vervollständigungen Teil eines potenziell missbräuchlichen Nutzungsmusters sind. Die menschlichen Prüfer sind autorisierte Microsoft-Mitarbeiter, die auf die Daten über punktuelle Abfragen mithilfe von Anforderungs-IDs, Secure Access Workstations (SAWs) und Just-In-Time (JIT) zugreifen, die von Teamleitern genehmigt und erteilt werden. Für Modelle, die von Azure im Europäischen Wirtschaftsraum verkauft werden, befinden sich die autorisierten Microsoft Mitarbeiter im Europäischen Wirtschaftsraum.

Wenn der Kunde für die geänderte Missbrauchsüberwachung genehmigt wurde (weitere Informationen bei der Missbrauchsüberwachung)), erfolgt die oben beschriebene Datenspeicherung und die menschliche Überprüfung nicht. Eine automatisierte Überprüfung kann jedoch weiterhin durchgeführt werden, indem Algorithmen verwendet werden, einschließlich KI-Modellen, die - je nach Anwendbarkeit - Aufforderungen und Ergebnisse zum Zeitpunkt der Bereitstellung oder Erstellung überprüfen. Wenn eine solche automatisierte Überprüfung Inhalte erkennt, die potenziell schwerwiegende oder wiederkehrende Missbrauch im Abonnement des Kunden angeben, kann der Kunde einschränkungen des Zugriffs unterliegen, wie in den Produktbedingungen für die verantwortungsvolle Nutzung von Microsoft AI Services angegeben. Der Kunde kann auch aufgefordert werden, dem Einschalten der Missbrauchsüberwachung mit menschlicher Überprüfung zuzustimmen, um das Risiko zukünftiger Zugriffsbeschränkungen zu verringern (z.B. Drosselung und/oder Aussetzung des Kontos oder Abonnements, bei denen Missbrauch festgestellt wurde).

Hinweis

Azure-Vorschaufunktionen, einschließlich der Modelle, die von Azure als Vorschau angeboten werden, können anderen Datenschutzpraktiken unterliegen, auch in Bezug auf die Missbrauchsüberwachung. Vorschauen unterliegen möglicherweise ergänzenden Bedingungen unter: Supplementale Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews.

Verhindern der Generierung schädlicher Inhalte

Modelle, die von Azure verkauft werden, umfassen ein System, das entwickelt wurde, um die Ausgabe schädlicher Inhalte zu erkennen und zu verhindern. Weitere Informationen zu Guardrails (zuvor Inhaltsfiltern) finden Sie unter Guardrails.

Schutzmaßnahmen erfolgen synchron, da der Dienst Prompts zur Generierung von Inhalten wie oben und hier beschrieben verarbeitet. Es werden keine Eingabeaufforderungen oder generierten Inhalte in den Inhaltsklassifizierermodellen gespeichert, und Aufforderungen und Ausgaben werden nicht verwendet, um generative AI Foundation-Modelle ohne Ihre Berechtigung oder Anweisung zu trainieren.

Wie kann ein Kunde überprüfen, ob die Datenspeicherung für die Missbrauchsüberwachung deaktiviert ist?

Es gibt zwei Möglichkeiten für Kunden, nachdem sie die Missbrauchsüberwachung deaktiviert haben, um zu überprüfen, ob die Datenspeicherung für die Missbrauchsüberwachung in ihrem genehmigten Azure-Abonnement deaktiviert wurde:

  • Verwenden des Azure-Portals oder
  • Azure CLI (oder eine beliebige Verwaltungs-API).

Hinweis

Der Wert von "false" für das Attribut "ContentLogging" wird nur angezeigt, wenn die Datenspeicherung für die Missbrauchsüberwachung deaktiviert ist. Andernfalls wird diese Eigenschaft nicht im Azure Portal oder der Azure CLI-Ausgabe angezeigt.

Voraussetzungen

  1. Anmelden bei Azure
  2. Wählen Sie das Azure Abonnement aus, das die Foundry-Ressource hosten soll.
  3. Navigieren Sie zur Übersichtsseite der Foundry-Ressource.

  1. Zur Seite "Ressourcenübersicht" wechseln

  2. Klicken Sie auf den JSON-Ansichtslink in der oberen rechten Ecke, wie in der abbildung unten dargestellt.

    Protokollierungsstatus-JSON-Ansicht im Azure-Portal.

Es wird ein Wert in der Liste "Fähigkeiten" namens "ContentLogging" angezeigt, der auf FALSE gesetzt wird, wenn die Protokollierung zur Missbrauchsüberwachung deaktiviert ist.

{ 
    "name":"ContentLogging",
    "value":"false"
}

Weitere Informationen zu den Datenschutz- und Sicherheitsverpflichtungen von Microsoft finden Sie im Microsoft Trust Center.

Änderungsprotokoll

Datum Änderungen
3. Oktober 2025 Erweitertes Dokument zu Modellen, die von Azure verkauft werden; getrennte Guardrails (zuvor Inhaltsfilter) und Missbrauchsüberwachungsabschnitte; es wurden Klarstellungen zur Überwachung von Missbrauch und schwerem oder wiederkehrendem Missbrauch hinzugefügt.
17. Dezember 2024 Hinzufügung von Informationen zur Datenverarbeitung und -speicherung in Verbindung mit dem neuen Feature „Gespeicherte Vervollständigungen“ hinzugefügt; Hinzufügung von Formulierungen, die erklären, dass Azure OpenAI-Features in der Vorschauversion möglicherweise nicht alle Datenspeicherbedingungen unterstützen; Entfernung der Bezeichnung „Vorschauversion“ für die Batchverarbeitung.
18. November 2024 Informationen zum Ort der Datenverarbeitung für neue Bereitstellungstypen „Data zone“ wurden hinzugefügt; außerdem wurden Informationen zur neuen KI-Überprüfung von Prompts und Vervollständigungen zur Verhinderung von Missbrauch und der Generierung schädlicher Inhalte hinzugefügt.
4. September 2024 Hinzufügung von Informationen (und entsprechende Überarbeitung von vorhandenem Text) zur Datenverarbeitung für neue Features, einschließlich Assistenten-API (Vorschauversion), Batch (Vorschauversion) und globaler Bereitstellungen; Überarbeitung der Formulierungen im Zusammenhang mit dem Speicherort der Datenverarbeitung gemäß Azure-Prinzipien für die Datenaufbewahrung; Hinzufügung von Informationen zur Datenverarbeitung für Sicherheitsbewertungen optimierter Modelle; Klarstellung der Verpflichtungen im Zusammenhang mit der Verwendung von Prompts und Vervollständigungen; kleinere Überarbeitungen zur Verbesserung der Klarheit
23. Juni 2023 Informationen zur Datenverarbeitung für die neue Funktion „Azure für Ihre Daten“ hinzugefügt; Informationen zur Missbrauchsüberwachung entfernt, die jetzt unter Azure OpenAI Service-Missbrauchsüberwachung verfügbar sind. Zusammenfassungsnotiz hinzugefügt. Aktualisierte und optimierte Inhalte und aktualisierte Diagramme zur weiteren Übersichtlichkeit. Änderungsprotokoll hinzugefügt

Siehe auch

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