关键讯息，D1时间送达！
随着AI和大型语言模型的快速发展，安全与伦理问题日益凸显。本指南为IT领导者和从业人员提供了一种在AI架构中应用零信任原则的综合方法，旨在从基础层面融入伦理考量，确保AI系统的安全性、可靠性和可信度。文章详细探讨了如何在数据管道、模型训练和推理、模型部署以及持续监控中实施零信任，同时介绍了保护数据隐私、确保数据公平性和代表性的关键技术。此外，还强调了将伦理约束直接融入模型训练过程的重要性，以及实施强大的访问控制、伦理护栏和威胁检测系统的必要性。通过遵循本指南，企业可以构建负责任、伦理和可信赖的AI系统，为AI驱动的未来奠定坚实基础。
在AI和大型语言模型快速发展的背景下，安全不能再被视为事后的考虑。随着这些技术成为企业运营不可或缺的一部分，实施强有力的安全措施至关重要，然而，AI的安全超越了传统的网络安全实践——它还必须涵盖伦理考量和负责任的AI原则。
本指南为IT从业人员和决策者提供了一种在AI和LLM架构中应用零信任原则的综合方法，强调从基础层面融入伦理考量。
AI架构中安全与伦理的融合
公平与非歧视 透明性与可解释性 隐私与数据保护 问责制与治理 以人为本与社会效益
在AI中实施零信任：一种整体方法
安全且伦理的数据管道
差分隐私通过在数据中添加受控噪声来保护隐私，同时保持数据的实用性。当处理个人隐私至关重要的庞大数据集时，这种技术非常有益。例如，在医疗AI应用中，差分隐私可以允许在患者数据上训练模型，而不会泄露单个患者的身份。 同态加密允许对加密数据进行计算，确保在处理过程中也能保护隐私。这种革命性的方法意味着数据在整个AI管道中，从数据摄入到模型训练和推理，都可以保持加密状态。虽然计算量大，但该领域的进展使其在实际应用中越来越实用。 安全隔离区为数据处理提供了一个受保护的环境，与系统其他部分隔离。像英特尔的软件保护扩展(SGX)这样的技术创建了可信的执行环境，可以在其中进行敏感计算，抵御系统中更广泛潜在威胁的侵害。
安全的模型训练和推理
公平感知机器学习算法，在性能和公平性指标上均进行优化。 对抗性去偏技术，积极努力从模型预测中去除不想要的偏见。 正则化方法，对模型表现出偏见行为进行惩罚。
安全且负责任的模型部署
监控模型输入和输出，以识别不当内容。 通过阻止或标记有问题的请求来执行伦理准则。 提供模型使用情况的审计轨迹，以符合合规性和治理要求。
持续监控和威胁检测
监控输入数据，以防范潜在的对抗性攻击或数据投毒尝试。 分析模型输出，以识别意外或可能有害的响应。 跟踪性能指标，以检测模型漂移或性能下降。
跟踪跨用户和应用程序的模型查询和使用模式。 分析模型交互的上下文和内容。 识别可能表明滥用的异常或可疑使用模式。
负责任的AI：前进之路
对当前的AI系统和实践进行全面评估。 制定一项综合战略，将安全和伦理考量融入其中。 投资支持安全和负责任AI的技术和工具。 在整个企业中培养负责任的AI开发文化。 持续监控、评估和改进AI系统和实践。
版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需在文章开头注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。
关于企业网D1net(www.d1net.com)
国内主流的to B IT门户，同时在运营国内最大的甲方CIO专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。旗下运营19个IT行业公众号(微信搜索D1net即可关注)
如果您在企业IT、网络、通信行业的某一领域工作，并希望分享观点，欢迎给企业网D1Net投稿。封面图片来源于摄图网
投稿邮箱：
editor@d1net.com
合作电话：
010-58221588（北京公司）
021-51701588（上海公司）
合作邮箱：
Sales@d1net.com
企业网D1net旗下信众智是CIO（首席信息官）的专家库和智力输出及资源分享平台，有五万多CIO专家，也是目前最大的CIO社交平台。
信众智对接CIO为CIO服务，提供数字化升级转型方面的咨询、培训、需求对接等落地实战的服务。也是国内最早的toB共享经济平台。同时提供猎头，选型点评，IT部门业绩宣传等服务。
扫描 “二维码” 可以查看更多详情
