生成式AI与网络安全 - 生成式AI在网络安全中面临的最大风险是数据泄露和隐私问题，包括无意中传播或包含受监管或公司机密数据 [2] - 生成式AI系统的安全设计需要优先考虑数据风险，包括识别、清理和保护正确数据，并在适当的时间设置防护措施 [3] - 生成式AI系统的安全基础需要在四个维度上进行：数据和身份安全、基础设施和应用程序监控与交付 [4] 生成式AI的应用与基础设施 - 生成式AI的应用主要包括使用Gen-AI模型执行任务的软件应用程序、监控和维护性能、用户体验和结果质量、数据收集、准备和转换 [6] - 生成式AI的基础设施组件包括计算、网络和存储，用于构建生成式AI应用程序 [16] - 谷歌云平台（GCP）的方法侧重于基础设施和模型，提供Vertex AI和Model Garden以赋能客户 [6] 生成式AI的监管与治理 - 生成式AI的监管立场从完全禁止到完全自由放任不等，企业必须根据客户、地理和道德在法律和监管框架内工作 [7] - 企业应考虑团队成员对生成式AI工作原理、固有问题和风险的教育，并建立治理机构如生成式AI卓越中心以帮助塑造生成式AI的安全采用 [19] - 生成式AI的治理需要制定可重复、可执行和传播的指南，以更快、更安全地利用生成式AI解决方案 [19] 生成式AI的共享责任模型 - 生成式AI系统的安全范围因云服务提供商（CSP）而异，每个提供商定义的安全范围不同 [15] - 亚马逊网络服务（AWS）专注于提供生成式AI模型的基础设施，客户负责模型、数据和应用程序的安全 [16] - 微软Azure的Co-pilot由CSP拥有基础设施、模型和应用程序，客户专注于数据安全和业务目的 [16] 生成式AI的行业案例与风险 - 生成式AI的用例包括与最终用户相关并具有商业价值的各种案例 [16] - 在软件即服务（SaaS）生成式AI的情况下，许多风险需要通过合同和第三方及第四方风险管理来解决 [22] - 企业可以部署多个生成式AI解决方案，采用不同的架构模型和混合模型 [22]