保护生成式人工智能

坚实的基础有助于确保人工智能堆栈的各层都得到良好的数据保护，这也是打造安全基础设施的第一要素。客户保留对其数据的完全控制权，并且内置能够与基础设施运营商和其他工作负载隔离的安全措施。此方法有助于确保数据的机密性、完整性和可用性，最大限度地降低未经授权访问的风险。有了这样坚实的基础，即使是最敏感的行业也可以自信地创新，同时符合其安全和合规目标。

基础语言模型和大型语言模型是生成式人工智能应用程序的核心，需要具备强大的安全性来防止未经授权的访问和安全事件。确保数据的完整性、机密性和所有权至关重要。实施加密、零信任架构和严格的访问控制等关键安全原则，从而确保组织可对此类模型加以保护。持续的监控、检测和治理有助于进一步维护人工智能模型在整个生命周期中的安全性和合规性。

生成式人工智能应用程序与最终用户交互，并经常处理敏感数据，因此全面的安全性在整个应用程序生命周期中至关重要。强大的加密、访问控制和持续监控可保护数据和模型，这有助于确保输入和输出的完整性。通过解决每个阶段的威胁和漏洞，组织可以帮助保护其生成式人工智能应用程序免受不断变化的风险的影响，并保持用户的信任度。