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【TechWeb】4月16日音信，近日，亚马逊首席安全官Steve Schmidt领受了《华尔街日报》的访谈，就生成式AI时间下的企业安全的热门议题发表不雅点，并提议可行建议。

Steve Schmidt

Steve Schmidt于2010年加入亚马逊，并在亚马逊云科技首席信息安全官任职长达12年，2022年起就任亚马逊首席安全官于今。他是资深的安全工程师，领有十多项云安全架构边界的专利。

看成云计较的创举者的引颈者，安全是亚马逊云科技的最高优先级，亚马逊云科技构在实施中转头训诫，构建了行之有用的安全文化。

就在上周，亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）在发给鼓动的公开信中还特别谈到：不要低估GenAI中安全性的迫切性。客户的东谈主工智能模子包含了他们最敏锐的一些数据。

Steve Schmidt亦然亚马逊安全文化的践行者和看法者之一。不论在亚马逊云科技任职CISO，照旧面前在亚马逊任职CSO，他王人将打造安全文化视为其职业生存的粗糙。

在这次访谈中，Steve Schmidt谈到了使用生成式AI时的安全挑战及建议。

Steve Schmidt觉得任何企业在谈及使用生成式AI的安全问题时，王人必须问我方三个问题：

问题一：数据在那儿？

企业需要知谈用数据考验模子的扫数这个词责任经过中，这些数据来自那儿，以及是若何被处理和保护的。

问题二：我的查询和任何关所有这个词据会发生什么？

考验数据并不是企业需要暖热的惟一敏锐数据集。当企业过甚用户启动使用生成式AI和大型谈话模子时,他们很快就会掌持若何让查询更有用。之后，他们会在查询中添加更多细节和具体条目，从而获取更好的终结。企业使用生成式AI进行查询，企业需要明晰的知谈生成式AI干事会若何处理输入进模子的数据以及查询终结。企业查询自己亦然敏锐的，应该成为数据保护贪图的一部分。如若从外部视角看，从用户提议的问题中推测出许多信息，很厚情况下，这些王人长短常敏锐的。

问题三：生成式AI模子的输出是否饱和准确？

这是最迫切的小数，从安全角度来看，生成式AI的使用场景界说了风险，也便是说不同的场景瞄准确度的条目是不同的。如若你正在使用大型谈话模子来生成定制代码，那么你就必须要阐发这个代码是否写得饱和好，是否受命了你的最好实施等等。

事实上，这不是Steve Schmidt第一次提议这三个问题。

在亚马逊云科技2023 re:Invent环球大会上，Steve Schmidt就曾明确提议上述三个问题。

对生成式AI的安全问题的想考，Steve Schmidt可谓是一以贯之的。

在这次的访谈中，Steve Schmidt进一步给出了企业里面欺诈生成式AI进行立异时的三条安全建议：

第一，安全团队说“不”很容易，但不是正确的作念法。咱们培训里面职工了解公司对于使用东谈主工智能的政策,他们不错若何安全地使用它。咱们还迷惑他们使用合适公司东谈主工智能使用政策的面目。对于安全团队来说，说“不”很容易，但对于扫数业务团队、拓荒东谈主员等来说，绕过安全团队也雷同容易。因此,我觉得企业在使用生成式AI时最好的作念法是老师、见知、迷惑、配置防护栏，并使用省略原意预设指方向云干事，同期还需要精准了解这些干事若何使用和保留数据。

第二，可见性。咱们需要通过可见性的器用来了解职工若何使用数据。咱们需要终结在责任需求除外的数据拜谒。咱们还会监控他们若何使用外部干事拜谒这些数据。如若咱们发现存不合适政策的情况发生，举例在波及到非责任需求除外的敏锐数据拜谒，咱们会罢手这种行径。在其他情况下，如若职工使用的数据不太敏锐，然则可能会违背政策，咱们会主动连络职工去了解确切办法并寻求搞定之谈。

第三，通过机制搞定问题。机制是可重迭使用的器用，允许咱们跟着时辰的流失精准地驱动特定的行径。举例，当职工违法操作时，系统和会过如弹窗来领导职工，并建议使用特定的里面器用，并就关系问题进行申报。

此外，Steve Schmidt还谈到了现时欺诈生成式AI来改善企业信息安全的几条可实操的旅途。

最初，Steve Schmidt示意：“我觉得欺诈生成式AI普及安全代码的编写责任省略有用地推动扫数这个词行业投入更高等别的安全边界。”

在Steve Schmidt看来，从安全和本钱的角度来看，一启动就编写安全的代码，比在编写完成后、还是进行了集成测试，致使委用给客户后再去修改要好得多。不错说，代码的编写面目是信息安全中最大的杠杆身分之一，启动阶段的小问题可能导致严重的安全后果，而生成式AI在这方面如实相当有匡助。

举例，Amazon CodeWhisperer是具有内置安全扫描功能的AI编码助手，省略匡助拓荒者基于谛视生成代码，跟踪开源参考，扫描查找轻佻，同期对个东谈主拓荒者免费。

其次，可用生成式AI抵挡黑客。在看护黑客方面，生成式AI加速了安全工程师的终结。

使用生成式AI模子构建自动反馈经过，不错对预定事件进行快速反馈和输出。尤其是在东谈主工交互边界，大模子不错让不懂时期的照拂东谈主员也省略在安全事件发生时快速理解发生了什么。举例，Amazon Detective有一个基于生成式AI的经过来构建安全事件的翰墨描述，这意味着安全工程师不错拿到准备好的试验，对其进行退换，确保准确，用于讲授正在发生的事件，从而检朴数小时的时辰。

终末，还不错借助生成式AI缓解蚁合安全东谈主才穷乏。Steve Schmidt示意，最近，生成式AI在检测客户账户中的特地行径方面发扬了很大的作用，可匡助更准确地窒碍和提醒个别用户的高度可疑行径。生成式AI不错相当有用地识别和提醒这种行径。这种步调不错让安全团队将元气心灵迫临在计策业务贪图和更高价值的任务上，而不单是是发现和反馈事件，因为咱们王人但愿省略贯注于未然，而不单是过后反馈。

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