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

大语言模型（LLM）构建的生成式人工智能（AI）应用程序在企业创造价值方面展现出巨大潜力。

AWS提供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。

本文旨在增强人工智能和机器学习工程师对安全最佳实践的认识。

提供了制定风险管理策略的三个指导性步骤，强调安全性在生成式人工智能中的重要性。

企业弹性对于生成式人工智能应用程序至关重要，需在开发周期中将安全性视为核心需求。

企业应扩展现有的安全、保障、合规性和开发计划，将生成式人工智能纳入其中。

在开发生成式人工智能应用程序时，需考虑安全性以增强企业弹性。

使用AWS全球基础设施确保安全、隐私和合规性，满足核心安全性要求。

通过AWS Well-Architected Framework和Cloud Adoption Framework了解安全状况。

应用深度防御方法来保护生成式人工智能应用程序，确保多层次的安全防护。

在生成式人工智能应用程序中实施信任边界处的分层防御，确保数据的可信性和安全性。

分析和缓解生成式人工智能应用程序中的风险，建立有效的监控和响应机制。

确保企业在生成式人工智能应用程序中实施风险管理机制，提升安全意识和责任感。

通过加快企业现有安全流程中价值实现的速度，获得生成式人工智能的优势。

安全第一的思维意识是成功利用新兴技术实现创新商业价值的关键。