近日，“2023亚马逊云科技re:Inforce中国站”在北京召开。此次大会以“AI时代 全面智能的安全”为主题，聚焦生成式AI在安全层面给企业带来的挑战及机遇。亚马逊云科技认为，安全是构建生成式AI的重要议题，企业只有在AI发展中做好数据、模型和应用的安全防护，才能更好地借助AI加速业务创新。

　　当前，各行各业的企业都希望能抓住生成式AI带来的机遇开展业务创新。企业根据自身场景，在云平台的支持下，可选择适合的基础模型，或利用自身数据基于基础模型构建定制化的模型。

　　亚马逊云科技大中华区解决方案架构部总监代闻表示，企业借助生成式AI、大语言模型等前沿技术开始业务创新的过程中，会面临诸多围绕数据、模型、应用等新的安全挑战。生成式AI需要依赖大量的数据和模型，任何一个环节的安全疏漏，如使用不安全的模型训练及微调、不安全的应用等，都可能会导致企业自身数据及隐私的泄露。企业只有确保应用AI各个环节的安全合规，才能更好地助力业务开展创新。

　　据介绍，亚马逊云科技不仅提供了一系列的技术、服务和工具帮助更多企业充分释放生成式AI的潜力，同时确保安全合规是开展一切业务的基础，包括其生成式AI的各种工具，涵盖数据、模型以及应用各个环节。

　　其中，数据是企业使用AI进行业务创新的基础，数据在产生价值之前会经过数据存储、传输、使用、治理等各个环节。代闻表示，亚马逊云科技提供了贯穿生成式AI全周期的数据治理，从数据源的获取到数据的存储和查询，再到将数据传输给AI平台进行模型的训练、调优和推理，以及全面实施数据分类和治理。

　　模型训练后进入生产环境的安全防护同样重要。针对大模型，几个月前，亚马逊云科技宣布推出多种生成式AI服务和功能，以帮助客户构建和扩展自己的生成式AI应用程序。代闻介绍，相关应用使用组织内部的数据来训练大模型，训练数据只是在客户账户里来帮助工作，从而解决企业在采用大模型时对于数据保护等方面的顾虑。

　　此外，生成式AI应用本身以及访问的安全性也同样重要。将安全功能嵌入AI应用之中是提升应用本身安全性的方法之一。亚马逊云科技推出了AI编程助手，可根据开发者指令利用内嵌的基础模型实时生成代码建议，该服务内置了代码安全扫描功能，可帮助开发者查找难以检测的漏洞并提出补救建议。