## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/PEX109-Generative_AI_security__Innovate_faster_with_AI_using_AWS_Partners-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
人工智能和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)革命已经来临。美国商业研究会的一项新调查显示,超过一半的美国员工已经开始使用生成式人工智能工具。首席信息官和首席信息安全官通常会担心人工智能和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)给企业带来的未知风险,甚至可能不知道业务部门已经开始建立新的人工智能项目。在这次闪电式演讲中,学习如何在利用亚马逊云科技合作伙伴解决三大主要用例的同时,更快地进行人工智能创新:保护生成式人工智能,防范生成式人工智能,以及利用亚马逊CodeWhisperer进行安全性的生成式人工智能。这次闪电式演讲面向亚马逊云科技合作伙伴。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共900字,阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
安东尼·帕戈热情地欢迎观众参加这次关于生成性人工智能的re:Invent会议。作为专业人士,他观察到这可能是许多观众第一次参加这样的活动,于是他要求大家举手确认——实际上,对于在场的大多数人来说,这确实是他们的首次re:Invent体验。安东尼与观众建立了融洽的关系,询问了多少人参加了第二次或第三次这样的活动。
安东尼介绍了两位专家演讲者——杜迪·马托克(亚马逊云科技安全部门负责人)和Shreya(一名资深上市专家)。他将舞台交给他们来深入探讨这个重要且及时的话题。
杜迪首先回应了安东尼的观点——安全性总是需要的,它是技术创新和进步的稳定背景。与此同时,生成性人工智能已经出现在舞台上,提供了巨大的可能性,但也存在潜在的风险。杜迪解释说,亚马逊云科技有一个计划,可以将安全性和生成性人工智能以深思熟虑的方式结合起来。杜迪指出,亚马逊云科技的许多客户已经在云端托管数据,这使得他们可以轻松地将数据输入模型进行训练,从而充分利用AI。客户急于寻求来自亚马逊云科技和合作伙伴的最佳实践指导,而不是处理生成性人工智能本身的复杂安全和运营需求。
杜迪概述了生成性人工智能的工作原理,它是由预先在大量数据集上训练的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型驱动的。这些被称为基础模型的模型能够生成非常类似人类的文本、图像、视频和对话。这些模型的大量参数使它们能够执行如此复杂的任务。
然而,杜迪警告说,生成性人工智能的巨大潜力也伴随着隐私和安全问题。由于敏感的个人或私人数据可能被输入到模型中,所以必须采取深思熟虑的安全措施。从事生成性人工智能的公司需要制定全面的数据策略,考虑保护生成性人工智能的使用、合规性和监控模型输出。
杜迪向观众指出,在安全方面,亚马逊云科技采用共享责任模式。亚马逊负责全面保护其底层云计算基础设施,而客户则需要关注保护他们自己的工作负载和数据。这种原则同样适用于基于亚马逊云科技的生成性AI应用。
杜迪进一步阐述了亚马逊云科技在生成性AI安全方面的三个主要应用场景:1)确保生成性AI本身的安全性,因为输入数据可能非常敏感;2)防止潜在的生成性AI威胁,比如AI生成的钓鱼邮件;3)利用生成性AI提高安全性,例如自动化一些繁琐的安全任务。
为了应对第一个应用场景,即确保生成性AI的安全性,杜迪着重介绍了亚马逊云科技推出的专门用于保护基本模型隐私和安全的全托管服务Bedrock。Bedrock确保了API访问的限制,使得流量永远不会经过公共互联网。对于开源模型,[Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/jumpstart/?trk=cndc-detail)还提供了强大的安全功能。
针对第二个应用场景,即防范生成性AI攻击,杜迪提到了诸如Macie等服务,用于发现并分类敏感数据,以及Network Firewall,用于实施精细的网络访问规则。杜迪还分享了一个成功案例,即一个合作伙伴如何使用[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail)环境来保护客户免受生成性AI的威胁。
最后,对于第三个应用场景,即利用生成性AI增强安全性,杜迪解释了如何通过生成性AI来自动执行乏味无趣的战略任务,从而释放安全团队去关注与企业目标一致的高价值措施。亚马逊云科技的一项名为CodeWhisperer的新服务就展示了这一应用场景,它能够通过生成代码建议、识别漏洞以及检测潜在代码许可证问题来帮助开发者。
杜迪随后将一份详细的演讲稿交给了希里亚,让她向与会人员介绍CodeWhisperer及其对安全性的影响。希亚强调,CodeWhisperer能够显著提高开发人员的生产力,让他们能够更快、更安全地构建应用程序。据埃森哲报告,在使用CodeWhisperer的情况下,发布周期明显缩短,因为开发人员能够在更短的时间内完成更多的工作。亚马逊云科技的目标是通过像CodeWhisperer这样的工具将开发人员的工作效率提高10倍,从而加快开发周期并缩短产品上市时间,从而为客户带来更大的价值。
在总结发言中,杜迪和希亚概述了亚马逊云科技如何通过Bedrock、SageMaker、Macie、Network Firewall和CodeWhisperer等服务将安全性和生成性AI创新相结合的过程。合作伙伴可以利用这些解决方案帮助客户安全地实施生成性AI并加速开发进程。在接下来的re:Invent上,我们将看到这一领域令人振奋的新发展。
通过这次活动,与会者对亚马逊云科技如何通过强大的安全合作伙伴生态系统使客户能够更快地进行创新有了更深入的理解。亚马逊云科技致力于释放生成性AI的潜力,同时建立信任并防范风险。合作伙伴在这一使命中扮演着至关重要的角色。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
领导者邀请了两位同事来介绍生成性人工智能的相关内容。
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首席执行官强调,AI领域的发展只是一个刚刚开始的长远征程,未来还有许多进步值得期待。
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借助亚马逊云科技,客户可以轻松地将数据输入到模型中用以训练AI系统,而不需要处理操作和安全方面的复杂问题。
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亚马逊云科技的领导者解释了生成性AI是如何通过在大量数据上进行预训练的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型来驱动的,从而能够生成视频剪辑和对话等内容。
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亚马逊云科技的代码倾听者利用AI技术扫描代码以检测漏洞并提高安全性。
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代码倾听者的自动检测与开源代码和许可相似性的能力被视为一项关键且独特的功能。
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亚马逊云科技的部门领导进行了一场令人振奋的演讲,随后开启了观众提问环节。
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## 总结
在亚马逊云科技的re:Invent上,Duty Mato与Shreya共同探讨了如何运用AI技术与合作伙伴加速创新,同时确保安全性。
Duty强调,我们仅仅开始探索AI的潜力,尤其是在云计算领域。他列举了三个关键的人工智能安全应用案例:保护生成式AI免受威胁、利用生成式AI进行安全防护以及将生成式AI应用于安全领域。
Shreya详细阐述了亚马逊云科技的责任共担模式,即亚马逊负责保障云基础设施的安全,而客户需确保其数据和工作负载的安全性。她强调了合作伙伴如何在应对这些安全挑战方面发挥重要作用。随后,Shreya详细介绍了亚马逊云科技的CodeWhisperer,这是一款AI工具,能够为开发人员提供代码建议、发现并修复漏洞以及追踪开源软件的使用情况,从而提高开发效率。
作为早期采用者的Accenture发现,CodeWhisperer能够缩短发布周期并加快产品上市速度。总的来说,Duty和Shreya都强调了通过云服务和合作伙伴有意识地运用AI技术实现安全创新的必要性。
## 演讲原文
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