[导读]生成式人工智能(生成式AI)正在成为任何人都没法轻忽的出产力变量。在它的眼前，以往的常识与技术壁垒最先松动乃至坍塌，并为各范畴机构的立异带来新的无限可能性。 生成式人工智能(生成式AI)正在成为任何人都没法轻忽的出产力变量。在它的眼前，以往的常识与技术壁垒最先松动乃至坍塌，并为各范畴机构的立异带来新的无限可能性。 但企业操纵生成式AI进行营业立异的同时也难免面对新的隐忧。企业或机构向生成式AI模子供给数据——极可能是触及焦点营业和客户信息等要害数据——是不是能被妥帖地保管、利用，和进行需要的隔离;还生成式AI的一些“固有问题”，如如何实现负责任的AI，过滤有害内容，确保内容合适本地和企业政策等问题…… 凡是环境下，范围化生成式AI利用都产生在云端，更多企业机构也将依靠在云展开生成式AI的营业立异。是以，我们可以将生成式AI的平安话题，看做是对云计较平安提出的新挑战。 亚马逊云科技对AI的研究已延续数年，此中包罗生成式AI利用被普遍利用后发生的平安需求演化。对云计较平安，亚马逊云科技的立场是一向的——在营业早期就斟酌平安身分，自动设计而不是被动响应。聚焦到生成式AI相干办事、功能和利用，亚马逊云科技在其平安的根本举措措施之上，在生成式AI办事和功能设计之初就充实斟酌了平安身分，并进一步构建了负责任AI的防护机制。与此同时，亚马逊云科技也在操纵生成式AI来赋能已有的或新推出的平安办事。这些行动帮忙亚马逊云科技的客户在利用生成式AI办事时能取得不减色在以往任什么时候候的平安体验。 从底层根本举措措施层面实现对生成式AI工作负载数据的隔离与加密庇护 企业利用生成式AI最年夜的挂念之一是若何庇护他们的数据和隐私平安。企业可能会利用高度敏感的如小我数据、合规数据、运营数据和财政信息用在模子优化或利用生成式AI利用。 企业为了平安地利用生成式AI，起首应斟酌三个问题：1)数据在哪里?企业需要知道用数据练习模子的全部工作流程中，这些数据来自哪，和是若何被处置和庇护的。2)若何处置模子推理时的输入和输出数据?练习数据其实不是企业需要存眷的独一敏感数据集，企业查询自己也应当成为数据庇护打算的一部门。3)生成式AI模子的输出是不是正确?分歧的生成式AI的利用场景瞄准确度和风险的要求分歧。假如企业正在利用年夜型说话模子来生成代码，那末企业就必需要确认这个代码是不是写得足够好，是不是遵守了企业的最好实践等等。 亚马逊云科技对客户生成式AI的庇护始在其根本举措措施。亚马逊云科技独有的云办事器虚拟化引擎Amazon Nitro将主机CPU/GPU的I/O功能卸载至专门的硬件上，不单供给了加倍一致的机能，其加强的平安性可以在客户端和云端全程庇护客户的代码和数据在处置进程中的平安。这一独有的功能已取得了领先的收集平安公司NCC Group的自力验证。 Nitro系统供给的硬件级此外平安机制，起首从设计大将客户数据与运营商进行完全隔离，即亚马逊云科技作为运营商没法拜候客户在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)实例上运行的包罗生成式AI相干在内的工作负载或数据。其次，客户还可以经由过程Amazon Nitro Enclaves和Amazon Key Management Service(Amazon KMS)，利用密钥加密敏感的生成式AI数据，将其存储在指定的位置，并平安地将加密数据传输到隔离的计较情况中进行推理计较。另外，亚马逊云科技还将Amazon Nitro Enclaves和Amazon KMS端到端加密流程进一步扩大到如Amazon Trainium2和其他GPU，进一步加强用户生成式AI数据在根本举措措施装江南体育备间的平安通讯。 在生成式AI办事的设计之初就斟酌平安性，并成为负责任的AI 除构建平安的全球云根本举措措施，亚马逊云科技的平安不止平安办事，其所有办事均有平安基线。亚马逊云科技倡导在新办事设计早期就斟酌平安身分。 以生成式AI完全托管办事Amazon Bedrock为例，作为一项为让客户便捷地利用根本模子构建和扩大生成式AI利用法式的云办事，Amazon Bedrock在设计之初就斟酌了若何阐扬根本举措措施平安能力，和AI办事自己的平安需求。亚马逊云科技和第三方模子供给商不会利用 Amazon Bedrock 的任何输入或输出来练习其根本模子。在利用Amazon Bedrock时，客户的数据在传输进程中和静态存储时都颠末加密，客户的所稀有据都是始终平安且私密的。客户可使用Amazon PrivateLink成立从Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)到Amazon Bedrock的私有毗连;或采取基在身份辨认的平安策略，例如在利用Amazon KMS建立、治理和节制加密密钥时，界说哪些用户或脚色可以在甚么前提下对哪些资本履行甚么操作。 对云计较用户来讲，数据与隐私平安并不是生成式AI带来的“新话题”。但生成式AI也确切带来了像“负责任的AI(Responsible AI)”这类AI时期独有的平安考验。当客户在利用Amazon Bedrock这类生成式AI办事时，不能不斟酌过滤有害内容，确保内容合适本地和企业政策等问题。 为此，Amazon Bedrock配备了帮忙客户实行负责任AI的防护机制(Guardrails for Amazon Bedrock)。比拟在一些AI年夜模子仅经由过程内部节制模块来过滤内容，Amazon Bedrock的防护机制能让客户进一步定制AI利用法式，以便合适分歧尺度的内容政策。 客户只需供给一个天然说话描写来界说其利用法式上下文中被谢绝的主题，便可建立个性化的防护机制，还可以设置装备摆设阈值，跨范畴过滤诸如冤仇谈吐、欺侮、暴力等说话，和设置过滤器来删除任何小我和敏感信息、亵渎谈吐或特定的屏障词。经由过程这类“内置+定制”的两重防护机制，更年夜限度包管基在生成式AI的营业能杰出实践负责任的AI要求。 借助生成式AI的能力让平安更容易实现 在云情况中，生成式AI其实不仅仅是“被庇护者”，它自己也能成为晋升平安的壮大东西，从营业早期就可以揭露那些暗藏的、未被意想到的风险。 代码编写体例是信息平安中最年夜的变量之一，一些小问题便可能致使严重的平安后果。包罗生成式AI模子素质上也是代码，也可能由于代码编写的缝隙而存在平安隐患。从平安角度来看，从一最先就编写出平安的代码，无疑比在编写完成后，已进行了测试，乃至已交付后再去点窜要好很多。 为了帮忙云计较客户告竣合适平安需求的代码编写，亚马逊云科技将AI能力应用到代码生成器上，以办事或功能的体例供给给客户。 亚马逊云科技推出的用在IDE(集成开辟情况)和号令行的AI出产力东西Amazon Q Developer，是一个以机械进修为动力的代码生成器，直接在集成开辟情况中为开辟者供给及时代码建议。Amazon Q Developer不但能极年夜晋升开辟者的编码效力，并且还能让代码加倍平安。它内置了平安扫描功能，可以或许扫描代码以检测难以发现的缝隙，并按照客户的代码，供给专属修复建议，帮忙开辟者和时快速修复该缝隙。 Amazon Q Developer一样为客户供给了定制化的选择，以便利用本身的私有代码库来晋升产出功效。为了确保用在开辟的数据处在隔离计较情况，和避免一切未经授权的拜候，Amazon Q Developer设置了一系列不成变动的平安机制，包罗分歧工作负载之间的数据隔离，Amazon KMS对静态数据的加密，基在身份认证的数据拜候授权，和数据存储时的加密和强迫隔离。 一些原本的平安办事也正在逐步经由过程生成式AI取得新的功能。例如缝隙治理办事Amazon Inspector，它的Amazon Lambda函数代码扫描功能从客岁最先利用生成式AI和主动推理的辅助代码修复，以简化更新易受进犯代码的进程。Amazon Detective也在客岁增添了利用生成式AI来构建平安事务描写的能力。生成式AI可以主动阐发查询拜访发现组并以天然说话供给洞察，帮忙平安工程师加速平安查询拜访。 这些基在生成式AI的立异办事和新的进级，为平安工作缔造了更便捷、更高效的新可能。我们可以等候，企业的平安工程师将可以或许以更少的工作承担来告竣方针，使企业得以更自在地应对各类平安风险。 写在最后 在不远的将来，生成式AI将犹如当下的互联网与云计较一样变得无处不在。虽然新的数字手艺产品也将无可避免地带来新的平安挑战，但我们无需为此过度耽忧。成熟的平安防护机制，加上新的平安功能，足觉得云上生成式AI营业构建起靠得住的平安情况。生成式AI自己同样成为平安立异的助力，让新的平安功能更具自动性，加倍简单易用。 云计较厂商堆集的经验与聪明，将继续在AI时期护航用户的平安——履历过数次重年夜手艺变化以后，平安工作者愈发知道若何应对变化，让新事物的到来可控且有序。

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