主要观点总结
本文主要介绍了火山方舟平台在安全保护方面的实践，特别是针对大模型时代数据安全问题的解决方案。通过全周期安全方案，火山方舟解决了数据在传输、存储、使用和管理的每一个环节的安全问题，确保了用户数据的高度安全。文章还提到了火山方舟平台采用的全加密策略、环境强隔离、操作可审计等具体措施，并强调了内部人员操作是安全风险的重要来源之一。
关键观点总结
关键观点1: 火山方舟平台针对大模型时代的安全问题提供了全面的解决方案。
该平台从数据链路全加密、数据高保密、环境强隔离、操作可审计等四个维度出发，确保用户数据在传输、存储、使用和管理过程中的安全性。
关键观点2: 火山方舟平台采用了全加密策略，包括网络层和应用层的双重加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
该平台还使用了任务级隔离和环境强隔离等技术，为每个任务提供了一个独立的“安全隔间”，确保任务间不会相互干扰。
关键观点3: 火山方舟平台重视内部人员的操作安全，引入了可信代理和堡垒机的双重管理机制，确保所有运维人员的操作都经过严格的权限申请并全程录屏。
该平台还通过内部的安全机制，如蓝军攻防演练，不断提高团队的安全意识和技术水平。
关键观点4: 火山方舟平台不断探索新兴技术，如加密硬件技术、跨行业联合安全方案等，以应对生成式AI技术的发展带来的挑战。
该平台致力于在技术快速发展和用户体验之间实现最佳平衡。
文章预览
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型的发展呈现出追风逐日般的速度，但与之相伴的安全问题，也是频频被曝光。 正如此前ChatGPT所曝出的案例中，黑客可以利用漏洞给AI 植入虚假记忆 ，在后续回答中出现误导信息。 而且还能 植入恶意指令 ，持续获取用户聊天数据。 即便开启新的对话也是无济于事，简直就是大写的“阴魂不散”： 试想这种对话一旦涉及机密的内容，那带来后果和损失可以说是不敢想象。 可怕，着实是有些可怕。 但反观国内的大模型玩家，却似乎鲜有黑客入侵、数据泄露等安全问题的存在。 为何会如此？ 带着这个疑问，我们找到了大模型服务平台 火山方舟 的团队，在与火山引擎智能算法负责人、火山方舟负责人 吴迪 做了深入交谈之后，得到了这样的答案： 这是因为火山方舟从Day 1开始就把安全植入基因，把它当
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