生成式AI的安全挑战及解决方案

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2023-09-02 02:20:50

生成式AI的安全挑战及解决方案

随着生成式AI技术的快速发展，越来越多的企业开始探索使用这种技术来推动业务创新。然而，在使用生成式AI的过程中，企业也会面临许多新的安全挑战，包括数据泄露、模型泄露、不安全的应用访问等。为了确保应用AI各个环节的安全合规，企业需要采取一系列措施。因此，企业只有确保人工智能应用各个阶段的安全性和合规性，才能更好地推动业务创新。

通常情况下，数据是企业利用人工智能推动业务创新的基础。例如，企业需要使用高价值的业务数据进行模型训练和微调。在数据产生价值之前，它会经过数据存储、传输、使用、治理等各个阶段。首先，企业需要在数据流动的过程中确保端到端的数据安全。这意味着在数据产生、存储、传输、使用和治理等各个环节中，企业需要采取加密和保护措施，确保数据的完整性和隐私性。例如，企业可以使用亚马逊云科技的数据加密和保护服务，如AmazonKMS和AmazonNitro来保护数据。亚马逊云科技的客户可以使用AmazonKeyManagementService（AmazonKMS）来深度集成并轻松保护多种数据。此外，AmazonNitro提供硬件级别的安全机制，实现了网络和存储隔离的独立安全通道。使用NitroEnclaves的加密功能，客户可以进行机密计算，其中多个参与方可以加入和处理高度敏感的数据，而无需分别向每个参与方披露或共享实际数据。亚马逊云科技提供贯穿整个数据周期的治理服务，例如AmazonDataZone。此外，他们还推出了敏感数据保护解决方案，可以实现对企业敏感数据的自动化发现并在统一平台管理数据资产。该解决方案允许客户创建数据目录，使用内置或定制数据识别规则定义敏感数据类型。该方案利用机器学习、模式匹配的方式自动识别敏感数据，并提供可视化面板，帮助客户更轻松地对敏感数据进行管理和保护。

其次，企业需要确保模型和AI应用的安全性。在训练模型时，企业需要确保训练结果的准确性和有效性，同时确保训练过程的安全性。此外，企业还需要监控模型的安全运行，包括模型的访问安全、模型的管理和运行安全监控等。为了降低生成式AI的使用门槛，亚马逊云科技推出了AmazonBedrock，这是一个完全托管的基础模型服务，客户可以根据自身需求通过API访问和使用其中的基础模型。AmazonBedrock与亚马逊云科技其他托管服务一样，客户可安全地在其虚拟私有云(VPC)中使用该服务并对基础模型进行微调，始终保持其自有数据以及模型的安全。

最后，企业需要确保生成式AI应用本身以及访问的安全性。将安全功能嵌入AI应用中是提升应用安全性的一种方法。例如，AmazonCodeWhisperer是一个AI编程助手，它内置了代码安全扫描功能，可以帮助开发者查找难以检测的漏洞并提出补救建议。此外，企业可以使用零信任的应用安全访问策略来确保应用的安全访问。亚马逊云科技还与涂鸦智能合作成立“联合安全实验室”，并在德勤企业咨询的帮助下发布《中国企业出海发展建议白皮书2023版》，帮助中国出海企业了解海外市场的法律法规和应对策略。

总之，为了应对生成式AI带来的安全问题，企业需要确保数据、模型和应用的端到端安全，并采取措施降低使用门槛并提高安全性。

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