（觀傳媒編輯中心)【記者郭嘉／綜合報導】隨著生成式 AI 的快速發展，確保其安全合規已成為企業的當務之急。作為雲端運算的先驅，AWS 提供了完善的安全與合規解決方案，助力企業在雲端建立安全可控的生成式 AI 環境。
▲爲什麽 AWS 提供更安全、合規、負責任的生成式 AI？
（圖／AWS提供）
明確安全職責，AWS 與客戶共同守護生成式 AI
AWS 採用「共同負責模式」，與客戶共同確保生成式 AI 系統的安全合規。在這種模式下，AWS 負責基礎設施和運行時的安全；客戶則負責數據、模型及配置的安全。
這種清晰的職責劃分，不僅減輕了客戶的合規負擔，也使雙方在建立安全的生成式 AI 系統時各司其職、相互配合。AWS 提供安全的基礎設施和運行時環境，而客戶專注於數據與模型的安全治理，兩者相輔相成，共同守護生成式 AI。
嚴密的安全評估，持續監控生成式 AI 風險
在推出任何生成式 AI 服務之前，AWS 都會進行全面的安全評估，評估內容包括：
數據隱私與模型偏差風險
惡意使用與系統穩定性風險
潛在的安全漏洞與攻擊面
通過嚴格的前期評估，AWS 能夠預先識別並消除各種安全隱患。即使是在服務上線後，AWS 也會持續監控並主動評估生成式 AI 的潛在風險，時刻保持高度的安全意識。
完善的安全工具，助力客戶實現生成式 AI 治理
AWS 提供了多種安全合規工具，以協助客戶構建安全的生成式 AI 環境：
AWS Security Hub： 集中化的安全與合規管理控制台
Amazon Inspector： 評估 EC2 实例的安全狀態並發現漏洞
AWS Config： 評估資源配置的合規性
Amazon Macie： 使用 ML 發現、分類和保護敏感數據
此外，AWS 最近推出的 Model Evaluation on Bedrock 提供人工建立評估工作流程的程序, Amazon SageMaker Clarify 改正模型偏見，以及 Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能, 使客戶能夠為生成式 AI 應用程式實施保護措施。Guardrails 功能可以提高 Amazon Bedrock 上模型對應用程式中不良和有害內容回應的一致性。 Guardrails 現已推出預覽版。
這些應用程式根據客戶應用場景和「負責任的 AI」原則定制，因此可以增強用戶互動的安全性和隱私性。也專門用於提升生成式模型的安全性與可解釋性。這些強大的工具為客戶構建安全合規的生成式 AI 系統提供了全面支持。
完善的認證與合規報告，增加客戶信任
AWS 定期接受各種安全與合規認證，包括 ISO 27001、HIPAA、FedRAMP 等。客戶可以通過 AWS Artifact 這一免費服務，下載相關的認證報告與合規資訊，增加對 AWS 安全合規環境的信任度。
此外，AWS 也會聘請獨立第三方審計機構對其安全控制進行評估。這些評估報告同樣可供客戶查閱，進一步驗證 AWS 的安全合規水平。
明確的客戶合規責任，構建端到端的安全體系
基於共同負責模式，客戶肩負確保數據與模型安全的責任。為實現端到端的安全合規，客戶需要：
設定 Identity 與 Access Management 控制訪問
對機密數據加密
配置資源以符合合規要求
主動監控並審計系統存取與使用
通過落實這些安全措施，並參考 AWS 提供的安全文件與最佳實踐，客戶可以構建全面、合規的生成式 AI 環境。
總結
AWS 為企業構建安全合規的生成式 AI 系統提供了完整的解決方案，包括明確的安全責任劃分、嚴密的風險評估、完善的安全工具、認證合規報告，以及對客戶責任的指導。藉助 AWS 的專業知識與先進技術，企業可以放心地在雲端啟動安全可控的生成式 AI 之旅。
歡迎留下資料，與 AWS 專家探討生成式 AI 的安全與合規議題。