Ensuring Privacy and Security of Data in the Professional Use of LLMs
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
The rapid adoption of large language models (LLMs), such as ChatGPT, in professional settings introduces significant risks to privacy and data security. As employees use these tools before their organization establishes a structured approach towards LLM usage, the likelihood of sensitive data being entered grows. This master thesis addresses the question of how organizations can effectively mitigate these risks and safeguard sensitive information when using LLMs.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Matter, R. (2025). Ensuring Privacy and Security of Data in the Professional Use of LLMs [Hochschule für Wirtschaft FHNW]. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/54854