生成式AI安全攻坚战： 亚马逊云科技为DeepSeek模型构筑三重护城河‌

随着生成式AI技术的飞速发展，DeepSeek-R1等强大的大型语言模型正站在创新的最前沿。这些模型以其卓越的能力，为企业和开发者带来了前所未有的机遇。

然而，当DeepSeek-R1模型在Vectara HHEM AI幻觉测试中暴露出14.3%的”思维偏差”时‌，整个生成式AI行业都听到了安全警钟的轰鸣。这场测试犹如一柄双刃剑，既彰显了开源模型在技术创新上的锋芒，也暴露出企业级部署中潜藏的安全隐忧——就像一位技术极客在硅谷论坛所言：”AI幻觉如同数字时代的暗物质，看不见却可能引发系统性崩塌”‌。

安全攻防战：企业部署的”阿喀琉斯之踵”

据媒体报道，在与银行开展测试过程，某金融科技平台偶尔会遇到DeepSeek强大推理能力所带来的“反作用”。比如，DeepSeek偶然会“自说自话地”地虚构企业某些业务状况，影响银行的信贷决策准确性。

这印证了生成式AI的幻觉问题绝非技术层面的”小感冒”，而是可能动摇企业根基的”数字地震”。

幻觉问题，即模型生成的内容与原始证据不一致，是企业级AI部署中必须面对的一大难题。大语言模型特有的“幻觉”问题还不断爆出误导客户，甚至违背公序良俗的事故，引发舆情危机。

除此之外，企业还需要考虑其他潜在的安全风险，包括可能导致误导性的信息、数据隐私泄露等。当模型擅自”脑补”缺失数据时，轻则输出错误决策建议，重则触发合规红线——这种不确定性正在成为制约企业AI转型的达摩克利斯之剑‌。

对于像DeepSeek-R1这样的开源模型而言，如何在保持其强大能力的同时，有效降低幻觉率，以及克服其他安全风险，成为摆在企业面前的一道坎。。

安全防护三重奏：从被动防御到主动免疫

为了应对包括幻觉问题在内的一系列挑战，亚马逊云科技推出了生成式AI安全三部曲，旨在帮助企业级用户安全、高效地部署和应用DeepSeek等生成式AI模型。这三部曲包括基础的安全防护、有害信息的过滤防护，以及稳健的深度防御策略。

基础设施防护：打造数字”防弹衣”‌

亚马逊云科技通过Amazon Bedrock等服务和工具，提供全面的安全功能，确保开源模型的安全托管和运营。这些功能包括静态数据和传输中数据加密、细粒度访问控制、安全连接选项以及各种合规认证。此外，亚马逊云科技还对所有模型容器进行漏洞扫描，并仅接受SafeTensors格式的模型，以防止不安全的代码执行。

• ‌通过加密技术，实现数据”隐身术”，让敏感信息在静态存储和动态传输中始终处于加密状态。
• ‌权限控制‌：构建细粒度访问控制体系，确保正确的人访问正确的内容，并确保每个操作都留下可追溯的”数字脚印”。
• ‌容器消杀‌：运用AI驱动的漏洞扫描系统，对模型容器进行”体检”，将安全隐患消灭在萌芽阶段。

智能过滤网：构建认知”防火墙”‌

Amazon Bedrock Guardrails安全防护栏功能，为模型输入和输出提供了强大的过滤机制。包括内容过滤、主题过滤、词汇过滤、敏感信息过滤，以及上下文基础检查等多个方面，可调节有害内容的过滤强度类别，限制特定主题以防止查询和响应中出现未经授权的主题，屏蔽特定的词汇，阻止个人信息查询等。它就像数字世界的”免疫细胞”，能精准识别98.7%的有害信息。

安全防护栏中的自动化推理功能可实现”思维透视”般的效果，当检测到与事实不符的幻觉出现时立即启动”紧急修正”，避免出现事实性错误。这些功能使开发人员能够实施定制的安全防护措施，确保生成式AI应用程序中的交互安全合规。

深度防御体系：铸造生态级”金钟罩”‌

在基础防护和安全防护栏体系之上，企业需要构建完整的深度防护策略，以策万全。但深度防御体系的构建是一项系统工程，涵盖企业架构的韧性、全生命周期的安全设计、安全的云基础架构、分层防御策略以及信任边界控制等多个方面。

尽管生成式AI带来新的挑战，但云计算原有的经典防御体系仍然有效，例如分层安全服务等，能够帮助企业抵御很多常见的威胁。用户应当在生成式AI工作负载及整个企业架构中部署分层的亚马逊云科技安全服务，并关注数字供应链中的集成点，以保障云环境的安全。

在使用的构建工具端，亚马逊云科技提供的Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等AI/ML服务中涵盖了的增强型安全和隐私功能，能够为AI应用增添更多层面的强化安全和隐私控制。这些工具从设计之初就融入安全考量，将使利用生成式AI进行创新的过程更快、更容易且更具成本效益，同时简化合规流程。

亚马逊云科技建议企业定期审查和更新防护机制，并对所有安全控制措施进行同样操作，以应对新出现的潜在漏洞，并在快速演变的AI安全环境中抵御新兴威胁。通过将安全视为一个持续的评估、改进和适应过程，企业才能够在保持强大安全控制的同时，自信地部署创新的AI解决方案。

安全新范式：从技术合规到价值创造

随着越来越多的企业从思考阶段进入实践阶段，进行大量的场景试验，对AI模型的安全性和合规性要求也日益提高。亚马逊云科技提供的安全防护三部曲，涵盖基础的安全防护，有害内容的过滤防护，以及稳健的深度防御策略，不仅为企业提供了全面的安全框架，还通过Amazon Bedrock等服务，提供了模型推理运行时所需的各种安全的生产力工具。这使得企业能够更加自信地部署创新的AI解决方案，同时确保安全性和合规性。

正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说：“2024年我们看到许多客户从思考阶段进入实践阶段，进行了大量场景试验。但是我觉得2025年肯定会发生一个变化，很多客户将从原型验证阶段转化为生产阶段，这是必经之路。届时客户需求将更加复杂，不仅是选择模型，还需要各种技术支持。我们开发Amazon Bedrock的目的不仅是提供模型市场，更重要的是提供能让模型推理运行时所需的各种生产力工具和生产环境工具，这才是Amazon Bedrock的真正价值所在。”

在这场生成式AI的安全长跑中，亚马逊云科技的三重防护体系正重新定义安全标准。当其他厂商还在修补漏洞时，他们已开始构建AI安全的”元宇宙”——在这里，安全不是成本中心，而是驱动数字化转型的新引擎‌。