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AI安全框架可视化:Databricks的全面防护指南

使用先进机器学习(ML)和生成式AI(GenAI)的组织可以释放巨大价值,但也会面临多种潜在风险。为了系统地解决这些问题,Databricks 创建了AI 安全框架(DASF),该框架:

  1. 识别了12个从原始数据到平台安全的AI/ML系统组件。
  2. 描述了在各个阶段中可能出现的55种不同的技术风险。
  3. 对每种风险都对应了可以在Databricks数据智能平台上实施的可操作控制措施,包括但不限于 Unity CatalogMosaic AI(模型服务、向量搜索)等组件。

以下,我们首先再次显示风险图,然后展示解决方案图,这些图将Databricks特性分组,用于控制或缓解每个风险组。

数据操作领域风险思维导图

数据操作:解决方案 脑图

模型运营:风险 思维图

模型操作:解决方案思维导图

模型部署与服务:潜在风险

模型部署与服务导图

MLOps 和平台领域:风险点 风险图

MLOps (机器学习运维) 和平台:方案 思维导图

要整合这一切
  1. 识别适用于您ML项目的DASF风险
  2. 从思维导图中挑选相关的解决方案(例如,如果您发现有很多提示注入风险,则选择大规模语言模型护栏)
  3. 实施并不断改进,随着新威胁和Databricks新功能的出现,不断进行调整和优化

Databricks 提供了一个统一的数据和人工智能平台,确保您无需整合多个分散的工具来保护整个机器学习的生命周期。使用统一目录(Unity Catalog)进行管理和Mosaic AI进行训练、部署和服务,以及监控,您可以在一个地方系统性地解决55种DASF风险。

如果你喜欢那篇文章,可以请我喝杯咖啡,或者通过链接支持我 :-) https://ko-fi.com/hubertdudek

所有内容和图表均基于Databricks AI安全框架(DASF):https://www.databricks.com/resources/whitepaper/databricks-ai-security-framework-dasf

这些图表是通过https://www.mermaidchart.com/这个网站制作出来的。

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