企業導入生成式 AI 時,資安討論往往集中在「模型會不會被越獄」「Prompt 會不會被注入」——但在我實際協助金融、製造業客戶的顧問經驗裡,真正造成事故的破口,多數不在模型層,而在平台層:一組權限過寬的 Service Account、一個沒有邊界控制的 Vertex AI 專案、一把寫死在程式碼裡的 API Key。這 30 天,我想用 Google Cloud 原生的安全服務把企業導入 Google AI 服務所需的安全防線,一層一層建起來。
Day 1|系列開場:為什麼談企業 AI 安全防線要從 GCP Security 談起 一個被問爛、卻問錯方向的問題 過去一年,只要跟企業客戶聊 AI 安全,十...
「Google 有幫我顧安全」是一句危險的半真話 雲端運算的共同責任模型(Shared Responsibility Model)大家並不陌生:IaaS 層 G...