NVIDIA引入了代理AI系统的安全措施

对大型语言模型（LLM）对电源代理系统的越来越依赖促使NVIDIA引入了一个强大的安全框架，旨在解决与自动AI应用程序相关的无数风险。根据NVIDIA的说法，该框架称为AI安全配方，旨在将AI系统固定在诸如目标未对准，迅速注射和减少人类监督之类的问题上。

了解对AI安全的需求

随着企业的灵活性和成本效益越来越多地部署LLM，管理相关风险的需求变得至关重要。迅速注射攻击，数据泄漏和其他安全漏洞的潜力需要采取全面的AI安全方法。 NVIDIA的安全配方提供了一种结构化方法来增强内容的适度，安全性和整体系统的弹性。

AI安全配方的组件

NVIDIA的安全配方包含了几个关键组件，以确保AI系统既值得信赖又符合企业和监管标准。其中包括：

• 评估技术： 针对业务政策和风险阈值测试和测量AI模型的工具。
• 端到端AI安全软件堆栈： 核心组件能够在整个AI生命周期中持续监视和执行安全政策。
• 值得信赖的数据合规性： 访问开放许可的数据集以构建透明和可靠的AI系统。
• 风险缓解策略： 解决内容审核和安全性的技术，防止及时注射攻击并确保内容完整性。

实施和利益

AI安全配方旨在在AI生命周期的各个阶段实施，从建筑阶段的模型评估和对齐方式到部署期间的安全检查。 NVIDIA的NEMO框架和其他工具的使用使组织能够采用最先进的培训技术，从而加强AI系统，以防止对抗性提示和越狱尝试。

通过采用此安全框架，企业可以改善其AI系统的内容安全性和产品安全性，NVIDIA报告的内容安全性提高了6％，安全弹性提高了7％。

行业采用和影响

领先的网络安全和人工智能安全公司已经将NVIDIA的安全构件集成到其产品中。例如，Active Fence使用NVIDIA的护栏来实时AI相互作用安全，而Cisco AI Defense和CrowdStrike Falcon Cloud Security将Nemo的生命周期学习融合在一起，以增强模型安全性。

这些集成表明了行业对安全开放模型的承诺，从而确保企业可以负责任地利用代理AI技术。

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