생성형 AI 보호

내장된 보안 및 거버넌스로 AI 혁신 가속화

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개요

보안을 보장하는 목적별 클라우드 기반에서 리스크 없이 생성형 AI 워크로드를 구축, 실행 및 확장합니다. AI 스택 전반에서 통합된 AWS 보안, 규정 준수, 거버넌스 도구와 기능을 활용하여 보안 전략을 재설계하지 않고도 생성형 AI 애플리케이션을 보호할 수 있습니다.

내장된 보안 기능

AI 스택의 각 계층(인프라, 모델, 애플리케이션)마다 고유한 리스크 관련 고려 사항이 있으며 맞춤형 보안 기능을 필요로 합니다. AWS는 보안을 기반으로 구축되는 인프라 및 서비스를 통해 이러한 복잡성을 극복할 수 있도록 지원합니다.

복원력 있는 기반을 위한 AI 인프라 보안

안전한 인프라 구축은 AI 스택의 모든 계층에서 데이터 보호를 보장하는 강력한 기반에서 시작됩니다. 고객은 인프라 운영자와 다른 워크로드 모두로부터 격리할 수 있는 내장된 보안 기능으로 데이터를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하여 무단 액세스의 리스크를 최소화해 줍니다. 이러한 기반 덕분에 데이터 보안에 가장 민감한 산업 분야에서도 보안 및 규정 준수 목표를 달성하는 동시에 리스크 없이 혁신할 수 있습니다.

리스크 없이 LLM과 FFM 구축 및 실행

파운데이션 모델과 대규모 언어 모델은 생성형 AI 애플리케이션의 핵심 요소로, 무단 액세스 및 보안 이벤트를 방지하기 위한 강력한 보안을 필요로 합니다. 데이터 무결성, 기밀성 및 소유권을 보장하는 것은 무엇보다 중요합니다. 암호화, 제로 트러스트 아키텍처, 엄격한 액세스 제어와 같은 주요 보안 원칙을 구현하면 조직에서 이러한 모델을 보호할 수 있습니다. 지속적인 모니터링, 탐지 및 거버넌스는 수명 주기 전반에 걸쳐 AI 모델의 보안과 규정 준수 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다.

내장된 보안 기능으로 생성형 AI 애플리케이션 보호

생성형 AI 애플리케이션은 최종 사용자와 상호 작용하고 민감한 데이터를 처리하는 경우가 많기 때문에 전체 애플리케이션 수명 주기에 걸친 포괄적인 보안이 반드시 요구됩니다. 강력한 암호화, 액세스 제어 및 지속적인 모니터링 기능으로 데이터와 모델을 보호하여 입력과 출력의 무결성을 보장합니다. 조직은 모든 단계에서 위협과 취약성을 해결함으로써 진화하는 위험 요인으로부터 생성형 AI 애플리케이션을 보호하고 사용자와의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

생성형 AI 보안 범위 지정 매트릭스

보안 조치를 효과적으로 구현하려면 AI 기술 스택의 각 계층(인프라, 모델 및 애플리케이션)에서 발생하는 문제를 반드시 해결해야 합니다. 생성형 AI 보안 범위 지정 매트릭스는 고객이 AI 워크로드에 적합한 보안, 프라이버시, 거버넌스 및 규정 준수 제어 수단을 활용하여 데이터 및 자산의 보호를 보장할 수 있도록 도와줍니다.

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