概觀
在專為安全性而設計的雲端基礎上，充滿信心地建置、執行和擴展生成式 AI 工作負載。在整個 AI 堆疊中充分利用整合的 AWS 安全、合規與管理工具和功能，來協助保護您的生成式 AI 應用程式，而無需重新制定安全策略。
內建安全性
AI 堆疊各層 (基礎設施、模型和應用程式) 皆有獨特的風險考慮，並需要量身打造的安全措施。AWS 透過以安全性為基礎建置的基礎設施和服務，協助您應對這種複雜性。
保護 AI 基礎設施安全，以實現彈性的基礎
安全的基礎設施始於堅實的基礎，有助於確保 AI 堆疊各層的資料保護。客戶可以透過內建的安全措施，實現基礎設施營運商和其他工作負載的隔離，進而能夠完全控制其資料。這種方法有助於確保資料機密性、完整性和可用性，並將未經授權存取的風險降至最低。憑藉這一基礎，即使是最敏感的產業也可以自信地進行創新，同時協助他們實現安全性和合規性目標。
充滿信心地建置並執行 LLM 和 FFM
基礎和大型語言模型是生成式 AI 應用程式的核心，並且需要穩健的安全性來防止未經授權的存取和安全事件。確保資料完整性、機密性和擁有權至關重要。實作關鍵安全原則，例如加密、零信任架構和嚴格的存取控制，讓組織能夠保護這些模型。持續監控、偵測和治理可進一步協助維護 AI 模型在其整個生命週期的安全性和合規性。
透過內建安全性來保護生成式 AI 應用程式
生成式 AI 應用程式與最終使用者互動並通常可處理敏感資料，因此全方位安全在整個應用程式生命週期中至關重要。增強式加密、存取控制和持續監控可保護資料和模型，有助於確保輸入和輸出的完整性。透過解決每個階段的威脅和漏洞，組織可以協助保護其生成式 AI 應用程式免於遭受不斷變化的風險，並保持使用者的信任。
生成式 AI 安全範圍矩陣
為有效實作安全措施，務必要應對 AI 技術堆疊各層 (基礎設施、模型和應用程式) 的挑戰。生成式 AI 安全範圍矩陣可協助客戶將其 AI 工作負載與合適的安全性、隱私權、治理及合規控制措施進行配對，進而助力確保保護他們的資料和資產。
