爲什麽 AWS 提供更安全、合規、負責任的生成式AI?
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DIGITIMES
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台北
- 2024-06-24 18:11:29
隨著生成式AI的快速發展,確保其安全合規已成為企業的當務之急。作為雲端運算的先驅,AWS提供了完善的安全與合規解決方案,助力企業在雲端建立安全可控的生成式AI環境。
明確安全職責,AWS與客戶共同守護生成式AI
AWS採用「共同負責模式」,與客戶共同確保生成式AI系統的安全合規。在這種模式下,AWS負責基礎設施和運行時的安全;客戶則負責數據、模型及配置的安全。
這種清晰的職責劃分,不僅減輕了客戶的合規負擔,也使雙方在建立安全的生成式AI系統時各司其職、相互配合。AWS提供安全的基礎設施和運行時環境,而客戶專注於數據與模型的安全治理,兩者相輔相成,共同守護生成式AI。
嚴密的安全評估,持續監控生成式AI風險
在推出任何生成式AI服務之前,AWS都會進行全面的安全評估,評估內容包括:
- 數據隱私與模型偏差風險
- 惡意使用與系統穩定性風險
- 潛在的安全漏洞與攻擊面
通過嚴格的前期評估,AWS能夠預先識別並消除各種安全隱患。即使是在服務上線後,AWS也會持續監控並主動評估生成式AI的潛在風險,時刻保持高度的安全意識。
完善的安全工具,助力客戶實現生成式AI治理
AWS提供了多種安全合規工具,以協助客戶構建安全的生成式AI環境:
- AWS Security Hub: 集中化的安全與合規管理控制台
- Amazon Inspector: 評估EC2实例的安全狀態並發現漏洞
- AWS Config: 評估資源配置的合規性
- Amazon Macie: 使用ML發現、分類和保護敏感數據
此外,AWS最近推出的Model Evaluation on Bedrock提供人工建立評估工作流程的程序, Amazon SageMaker Clarify改正模型偏見,以及Amazon Bedrock的Guardrails功能, 使客戶能夠為生成式AI應用程式實施保護措施。Guardrails功能可以提高Amazon Bedrock上模型對應用程式中不良和有害內容回應的一致性。 Guardrails現已推出預覽版
這些應用程式根據客戶應用場景和「負責任的AI」原則定制,因此可以增強用戶互動的安全性和隱私性。也專門用於提升生成式模型的安全性與可解釋性。這些強大的工具為客戶構建安全合規的生成式AI系統提供了全面支持。
完善的認證與合規報告,增加客戶信任
AWS定期接受各種安全與合規認證,包括ISO 27001、HIPAA、FedRAMP等。客戶可以通過AWS Artifact這一免費服務,下載相關的認證報告與合規資訊,增加對AWS安全合規環境的信任度。
此外,AWS也會聘請獨立第三方審計機構對其安全控制進行評估。這些評估報告同樣可供客戶查閱,進一步驗證AWS的安全合規水平。
明確的客戶合規責任,構建端到端的安全體系
基於共同負責模式,客戶肩負確保數據與模型安全的責任。為實現端到端的安全合規,客戶需要:
- 設定Identity與Access Management控制訪問
- 對機密數據加密
- 配置資源以符合合規要求
- 主動監控並審計系統存取與使用
通過落實這些安全措施,並參考AWS提供的安全文件與最佳實踐,客戶可以構建全面、合規的生成式AI環境。
總結
AWS為企業構建安全合規的生成式AI系統提供了完整的解決方案,包括明確的安全責任劃分、嚴密的風險評估、完善的安全工具、認證合規報告,以及對客戶責任的指導。藉助AWS的專業知識與先進技術,企業可以放心地在雲端啟動安全可控的生成式AI之旅。