プライバシー バイ デザインによるインテリジェントなエクスペリエンスでチームを強化

インテリジェントな検索、予測的コラボレーション、ワークフローの高速化は、どのようにデータ プライバシーを尊重しますか?

アトラシアンで働くメリットの 1 つに、自社開発のツールを使用できることが挙げられます。あらゆる種類の作業に活用されています。株式公開企業であるアトラシアンは、機密情報の適切な管理が持つ重要性を理解しています。ML モデルが学習対象のソース データに関する情報を意図せずに公開することを防ぐ方法については熟考してきましたので、ご安心ください。

プライバシー制御を組織内 (組織内の人が見てはいけない情報を見ることを防ぐ) と組織外 (組織外に何かが出ることを防ぐ) の両方でセットアップしました。

• アトラシアンは製品のプライバシー制御を尊重するエクスペリエンスを構築しています。たとえば、ユーザーは閲覧権限のないコンテンツを推奨されません。
• お客様のデータからパターンを学習するモデルを構築する場合 (お客様のインスタンス上でお客様のユーザーが行った検索クエリなど)、そのデータはより広範なモデル学習のためにお客様のグループの権限から離れることはありません。匿名化された検索クエリ文字列は自動化されたジョブによってのみアクセスされて、個人が読むことはありません (制限付きページは決して使用されません)。
• 顧客全体の傾向を学習するモデルを構築する場面では (たとえば、ユーザーは通常、最近作業したものを検索します)、アトラシアンは匿名化された行動分析 (いいね! の数など) やクラウドの顧客全体で集計された一方向のベクトル化コンテンツなどの情報からのみデータを調達します。
• (顧客データを含まないなど) 公開データ セットで学習させたモデルを可能な限り使用します。
• すべてのデータは、アトラシアンのプライバシー ポリシーに則って収集、処理、伝送、保管されます。

例 1

Confluence ページの視認性設定など、企業内でプライバシーが重要であることをアトラシアンは理解しています。インテリジェントな検索はユーザー レベルの権限を含むすべてのグループ権限設定を監視するため、プライベートとマークされた Confluence ページはページにアクセスできない社内のユーザーに推奨される検索結果に表示されません。

例 2

機密情報に基づいて提案された検索結果を他の企業に明け渡す訳にはいきません。他のタイプの検索エンジンと異なり、インテリジェントな検索は機能を向上させるために顧客全体の上位検索を集計することはありません (個人の検索傾向を学習します)。そのため、機械学習モデルは常にグループ権限を監視して顧客間における情報の流出を防ぎます。つまり、Confluence のプライベート スペースがあってチームの共同作業が「新規共同買収」という Confluence ページで行われている場合は、Confluence によって「新規共同」と検索した他のアトラシアンのお客様に「新規共同買収」のページやユーザーの検索クエリに基づいた提案結果が表示されることはありません。