参考 OWASP 10 大 LLM 安全风险，针对生成式 AI 应用程序构建深度防御安全架构
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内容提要
大语言模型（LLM）构建的生成式人工智能（AI）应用程序在为企业创造价值和加速实现价值方面展现出巨大潜力。AWS提供了安全服务和最佳实践，帮助企业构建安全的生成式人工智能应用程序。企业应关注安全、隐私、合规性、弹性、模型攻击防御、数据质量和企业治理等方面的问题。通过深度防御安全策略和AWS安全服务，可以保护生成式人工智能应用程序的安全性和可观测性。
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Q&A
生成式人工智能应用程序的安全风险有哪些？
生成式人工智能应用程序的安全风险包括不安全的输出处理、供应链漏洞、敏感信息泄露、过度代理和过度依赖等。
如何在开发生成式人工智能应用程序时确保安全性？
在开发生成式人工智能应用程序时，应将安全性视为核心需求，实施深度防御安全策略，并使用AWS的安全服务和最佳实践。
企业如何增强生成式人工智能的弹性？
企业可以通过将安全性纳入开发周期、实施风险管理机制和建立业务连续性计划来增强生成式人工智能的弹性。
AWS提供哪些服务来支持生成式人工智能的安全性？
AWS提供多种安全服务，如AWS KMS、AWS WAF、Amazon GuardDuty等，帮助企业保护生成式人工智能应用程序的安全性。
在生成式人工智能应用程序中实施风险管理的步骤是什么？
实施风险管理的步骤包括识别风险、制定控制措施和监控风险管理效果，以确保应用程序的安全性和合规性。
如何通过深度防御方法保护生成式人工智能应用程序？
通过在多个层次上实施冗余防御措施，结合AWS安全服务，可以有效保护生成式人工智能应用程序，确保安全性和灵活性。
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