Amazon Web Services ブログ

生成 AI をセキュアにする: 生成 AI セキュリティスコーピングマトリックスの紹介

このブログは、生成 AI のセキュリティ保護に関するシリーズの第 1 回目であり、導入する生成 AI ワークロードのタイプに基づいて、リスクとセキュリティの影響へのアプローチに役立つメンタルモデルを確立します。そして、生成 AI ワークロードを保護する際にセキュリティリーダーと実務者が優先すべき重要な考慮事項について説明します。

Amazon Rekognition のカスタムモデレーションを利用して独自のモデルで不適切なコンテンツを検出

画像や動画などのコンテンツを自社サービスのユーザーに共有・公開するとき、肌の露出が多い画像や暴力的な画像など、不適切なものを取り除きたい場面は多くあります。特に、ユーザーが生成したコンテンツを他のユーザーに公開するときや、生成 AI が作成したコンテンツを広く公開するときには、コンテンツの品質を担保することは重要です。しかし、画像や動画の確認を全て人力で行うのは、コンテンツの量が膨大になるほど時間がかかってしまいます。そんなときに、Amazon Rekognition のモデレーション機能を使えば、不適切なコンテンツを検出できます。

このブログでは、Amazon Rekognition カスタムモデレーションを用いて、モデレーション機能を自身のワークロードにカスタマイズする方法をご紹介します。ユースケースやカスタムモデレーション機能の利用方法、実際に試してみた際の精度をご紹介します。

Well-Architected Framework Review の実施方法 – パート 3

これまでのブログ投稿で、Well-Architected Framework Review(WAFR) を実行するための最初の 2 つのフェーズについて説明しました。 最初のフェーズは準備で、2 番目のフェーズはレビューを実施することです。 このブログ投稿では、3 番目のフェーズである改善について詳しく説明します。

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