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2023-09-07 22:16:56
生成式AI应用场景的井喷,业务部门旺盛的需求,都带来了前所未有的安全挑战,如网络攻击威胁加剧,企业敏感数据泄露,隐私保护问题突出,企业安全合规风险增大等。本文将从数据安全、模型安全、应用安全以及安全合规等方面,为大家详细介绍生成式AI的安全保障。
生成式AI井喷对一个企业的数据平台提出了更高的要求。一方面,要训练一个生成式AI的模型,需要大量的非结构化数据;另一方面,如果一个企业直接应用一个训练好的模型,则需要有高质量的专业化的数据来微调这个模型。数据安全是构建AI应用的基础。亚马逊云科技提供了贯穿生成式AI全周期的数据治理,从数据源的获取到数据的存储和查询,再到将数据传输给AI平台进行模型训练、调优和推理,以及全面实施数据分类和治理等。亚马逊云科技提供了一整套的解决方案、产品服务和最佳实践,在存储、传输、应用三个环节保障数据安全,帮助企业加速落地端到端的云原生数据战略,给生成式AI提供高质量的数据支持。
企业需要借助模型构建AI应用,要确保训练结果的准确性和有效性,因此模型训练的安全性同样至关重要。企业应全方位地监控模型的安全运行,包括模型的访问安全、模型的管理、模型运行的安全监控等。针对自建模型的企业,AmazonSageMaker提供了多种功能,帮助开发人员轻松地构建、训练和部署模型。为了降低客户生成式AI的使用门槛,亚马逊云科技推出了完全托管的基础模型服务AmazonBedrock,客户可根据自身需求通过API访问及使用其中的基础模型,帮助用户在大模型时代安全高效地构建大模型。
除了数据安全、模型安全以外,生成式AI的安全还应该贯穿到从开发到持续集成、持续部署再到投产、监控以及反馈的整个过程。首先,亚马逊云科技利用自身经验,将AI防护应用到软件开发的全生命周期,让开发更便捷,更安全。其次,为了保障生产过程中安全,零信任和网络控制并不是二选一,两者结合才能实现在大模型时代端到端的应用安全。针对应用的安全访问,企业可构建零信任的应用安全访问策略,需要对访问大模型的应用进行权限管理,确保只有在拥有特定权限的应用,才能访问或者调用大模型中制定的API。
目前,亚马逊云科技在全球已经获得了超过140个安全标准和合规认证,不仅覆盖了基础设施,而且覆盖容器平台、无服务器平台等平台应用,为用户的平台和基础设施合规节省大量宝贵的时间和成本。同时亚马逊云科技将AI技术应用到其安全及合规服务中,能够为大规模批量审查提供安全控制,利用自动化减少手工操作以降低错误;利用AI提供一致性判断;利用AI/ML技术实现自动审查,全面提升合规效率。
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