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:
- 识别了12个从原始数据到平台安全的AI/ML系统组件。
- 描述了在各个阶段中可能出现的55种不同的技术风险。
- 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 Catalog 和 Mosaic 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
- 识别适用于您ML项目的DASF风险
- 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)
- 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。
点击查看更多内容
为 TA 点赞
评论
共同学习,写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
正在加载中
感谢您的支持,我会继续努力的~
扫码打赏,你说多少就多少
赞赏金额会直接到老师账户
支付方式
打开微信扫一扫,即可进行扫码打赏哦