AWS เปิดตัวตัวอย่างโค้ด Security Reference Architecture สำหรับ Generative AI

AWS ประกาศเปิดตัวโค้ดตัวอย่าง Security Reference Architecture สำหรับ Generative AI ครอบคลุมทั้ง secure model inference และ RAG พร้อมเทมเพลต CloudFormation ที่พร้อมใช้งาน เน้นความปลอดภัยระดับสูงสุด

AWS เปิดตัวตัวอย่างโค้ด Security Reference Architecture สำหรับ Generative AI

Key takeaway

  • AWS ได้เปิดตัว Security Reference Architecture (SRA) ใหม่ที่มุ่งเน้นการรักษาความปลอดภัยสำหรับ Generative AI โดยครอบคลุมทั้งด้าน secure model inference และ RAG พร้อมแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุด
  • ตัวอย่างโค้ดมาพร้อมกับเทมเพลต CloudFormation ที่พร้อมใช้งานทันที ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการด้านความปลอดภัยได้หลายด้าน เช่น การแบ่งส่วนเครือข่าย การจัดการตัวตน การเข้ารหัส การตรวจจับ prompt injection และการติดตามตรวจสอบ
  • ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงโค้ดตัวอย่างได้ผ่าน AWS SRA Examples Repository พร้อมเอกสารประกอบการใช้งานอย่างละเอียดใน AWS SRA Design Guidance โดย AWS ยังคงพัฒนาโซลูชันด้านความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า

Amazon Web Services (AWS) ประกาศเปิดตัวตัวอย่างโค้ด Security Reference Architecture (SRA) ใหม่สำหรับการรักษาความปลอดภัยของเวิร์กโหลด Generative AI โดยตัวอย่างนี้ครอบคลุมความสามารถสองด้านหลัก ได้แก่ การทำ secure model inference และการใช้งาน RAG ซึ่งรวมถึงแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดเมื่อใช้บริการ Generative AI ของ AWS

ตัวอย่างโค้ดดังกล่าวสามารถเข้าถึงได้ผ่าน AWS SRA Examples Repository พร้อมเทมเพลต CloudFormation ที่พร้อมใช้งานทันที เพื่อช่วยให้นักพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วในด้านต่างๆ เช่น network segmentation, identity management, encryption, prompt injection detection รวมถึง logging and monitoring โซลูชันเหล่านี้สอดคล้องกับแนวทางการออกแบบจาก AWS SRA Design Guidance และแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ AWS ในการช่วยลูกค้ารักษาความปลอดภัยเมื่อใช้งาน Generative AI

ลูกค้าสามารถเริ่มใช้งานตัวอย่างเหล่านี้ได้ทันทีโดยปฏิบัติตามคำแนะนำสำหรับแต่ละโซลูชันที่ระบุไว้ใน AWS SRA Examples Repository Solutions GenAI นอกจากนี้ ยังมีเอกสารเพิ่มเติมและคำแนะนำการใช้งานโดยละเอียดใน AWS SRA Design Guidance Generative AI Architecture Deep Dive

AWS ยังคงมุ่งมั่นที่จะพัฒนาโซลูชันด้านความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถตอบสนองความต้องการด้านสถาปัตยกรรมความปลอดภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากลูกค้ามีข้อสงสัยหรือต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม สามารถติดต่อทีมงานได้โดยส่งปัญหาผ่าน code repository

Why it matters

💡 ข่าวนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับองค์กรและนักพัฒนาที่กำลังวางแผนใช้งาน Generative AI บน AWS เนื่องจากนำเสนอแนวทางการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุมและพร้อมใช้งานทันที ด้วยตัวอย่างโค้ดและเทมเพลตที่ได้รับการออกแบบตามมาตรฐานความปลอดภัยระดับสูง ช่วยให้ทีมพัฒนาสามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและมั่นใจในความปลอดภัยของระบบ โดยไม่ต้องเริ่มต้นออกแบบจากศูนย์

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://aws.amazon.com/blogs/security/announcing-aws-security-reference-architecture-code-examples-for-generative-ai/

Read more

AI Pilots ขยายสู่ระดับ Production ได้สำเร็จได้อย่างไร

news

AI Pilots ขยายสู่ระดับ Production ได้สำเร็จได้อย่างไร

องค์กรที่ได้ ROI สูงจาก AI ล้วนเริ่มจาก Data Foundation ที่แข็งแกร่ง สร้าง Trust วัดผลอย่างเป็นระบบ และรักษา Governance ตลอดวงจร เพื่อผลักดัน AI Pilots สู่ Production ได้สำเร็จ

By
Anthropic เปิดตัว Claude Code Artifacts: เปลี่ยน Terminal ให้เป็น Live Dashboard แชร์ได้ทันที

news

Anthropic เปิดตัว Claude Code Artifacts: เปลี่ยน Terminal ให้เป็น Live Dashboard แชร์ได้ทันที

Anthropic เปิดตัว Claude Code Artifacts ฟีเจอร์ใหม่สำหรับแผน Team และ Enterprise ที่แปลง Terminal Session ให้เป็น Live Interactive Webpage แชร์ได้ทันที พร้อมอัปเดต Real-Time โดยไม่ต้องโหลดซ้ำ

By
วัคซีน 'ครั้งแรกของโลก' ที่ออกแบบโดย Artificial Intelligence

news

วัคซีน 'ครั้งแรกของโลก' ที่ออกแบบโดย Artificial Intelligence

นักวิจัย University of Cambridge ประกาศความสำเร็จครั้งประวัติศาสตร์ ใช้ AI ออกแบบ super-antigen สำหรับวัคซีน coronavirus ครอบคลุมทุกสายพันธุ์ เป็นครั้งแรกของโลก พร้อมต่อยอดสู่วัคซีน Flu, H5N1 และ Ebola

By
AI ไขปริศนาคณิตศาสตร์อายุกว่า 80 ปี สร้างความตื่นตะลึงให้นักคณิตศาสตร์ทั่วโลก

news

AI ไขปริศนาคณิตศาสตร์อายุกว่า 80 ปี สร้างความตื่นตะลึงให้นักคณิตศาสตร์ทั่วโลก

OpenAI เปิดเผยว่า AI สามารถค้นพบ counterexample ของ Erdős conjecture ที่ตั้งไว้ตั้งแต่ปี 1946 โดยใช้ algebraic number theory พิสูจน์ว่า square grid ไม่ใช่ configuration ที่ดีที่สุด นักคณิตศาสตร์ระดับโลกยืนยันผลลัพธ์น่าตีพิมพ์

By