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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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原文中文，约14500字，阅读约需35分钟。
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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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关键要点
- 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。
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