[go: up one dir, main page]

This is the Trace Id: bfaff33b1c76e4ad7a93bc821c96f1e0
Přeskočit na hlavní obsah
Azure

Bezpečnost obsahu Azure AI

Zvyšte bezpečnost aplikací s generativní AI pomocí pokročilých korekcí pro odpovědnou AI
Přehled

Sestavte efektivní korekce pro generativní AI

  • Zjišťujte a blokujte obsah zahrnující násilí, nenávist, sex a sebepoškozování. Nakonfigurujte prahové hodnoty závažnosti pro konkrétní případ použití a dodržujte zásady odpovědné AI.
  • Vytvářejte jedinečné filtry obsahu přizpůsobené vašim požadavkům na základě vlastních kategorií. Novou vlastní kategorii můžete rychle vytrénovat tím, že zadáte příklady obsahu, který potřebujete blokovat.
  • Chraňte své aplikace využívající AI před útoky prostřednictvím injektáže instrukcí (výzev) nebo pokusy o jailbreak. Identifikujte a zmírňujte přímé i nepřímé hrozby s využitím ochrany výzev.
  • Identifikujte a opravujte halucinace generativní AI a zajistěte, aby výstupy byly spolehlivé, přesné a založené na datech s detekcí podloženosti.
  • Identifikujte obsah chráněný autorskými právy a uvádějte zdroje pro už existující text a kód s využitím detekce chráněného materiálu.
Video

Vyvíjejte aplikace využívající AI s integrovanou bezpečností

Zjišťujte a omezujte škodlivý obsah ve vstupech a výstupech generovaných uživateli i umělou inteligencí, a to včetně textu, obrázků a kombinovaných multimédií. To vše vám umožní služba Bezpečnost obsahu Azure AI.
Případy použití

Chraňte své aplikace s AI

Zabezpečení

Integrované zabezpečení a dodržování předpisů

34 000
Technici věnující se na plný úvazek bezpečnostním iniciativám v Microsoftu.
15 000
Partneři se specializovanými znalostmi v oblasti zabezpečení
 
>100
Certifikace dodržování předpisů, včetně více než 50 certifikátů specifických pro globální oblasti a země
Ceny

Flexibilní ceny podle vašich potřeb

Plaťte jen za to, co používáte – žádné náklady předem. Ceny průběžných plateb za službu Bezpečnost obsahu Azure AI se odvíjí od následujících kritérií:
Příběhy zákazníků

Podívejte se, jak zákazníci chrání své aplikace pomocí služby Bezpečnost obsahu Azure AI.

Nejčastější dotazy

Časté otázky

  • Modely bezpečnosti obsahu byly speciálně vytrénovány a otestovány v následujících jazycích: angličtina, němčina, španělština, japonština, francouzština, italština, portugalština a čínština. Služba může fungovat i v jiných jazycích, ale kvalita se může lišit. V každém případě byste měli provést vlastní testování, abyste zajistili, že řešení funguje pro vaši aplikaci.
    Vlastní kategorie momentálně správně fungují jen v angličtině. Společně s vlastní datovou sadou můžete použít i jiné jazyky. Kvalita se však může lišit.
  • Některé funkce služby Bezpečnost obsahu Azure AI jsou dostupné jen v určitých oblastech. Podívejte se na funkce dostupné v jednotlivých oblastech.
  • Systém monitoruje čtyři kategorie škodlivosti: nenávist, sex násilí a sebepoškozování.
  • Ano, u každého filtru kategorie škodlivosti můžete upravit prahové hodnoty závažnosti.
  • Ano, vlastní filtry obsahu můžete vytvořit pomocí rozhraní API vlastních kategorií služby Bezpečnost obsahu Azure AI. Zadáním příkladů můžete filtr vytrénovat tak, aby zjišťoval a blokoval nežádoucí obsah podle definovaných vlastních kategorií.
  • Ochrana výzev zvyšuje zabezpečení systémů s generativní AI tím, že chrání před útoky prostřednictvím injektáže instrukcí (výzev):
     
    • Přímé útoky prostřednictvím výzev (jailbreaky): Uživatelé se pokoušejí manipulovat se systémem AI a obejít bezpečnostní protokoly vytvořením výzev, které se snaží změnit systémová pravidla nebo podvodně navést model na provedení zakázaných akcí.
    • Nepřímé útoky: Obsah třetích stran (například dokumenty nebo e-maily) zahrnuje skryté pokyny ke zneužití systému AI, jako jsou vložené (embedované) příkazy, které může umělá inteligence nevědomky spustit.
  • Detekce podloženosti identifikuje a opravuje nepodložené výstupy modelů generativní AI a zajišťuje, že vycházejí z poskytnutých zdrojových materiálů. Tímto způsobem se znemožňuje generování vymyšlených nebo nepravdivých informací. Detekce podloženosti pomocí vlastního jazykového modelu vyhodnocuje výroky na základě zdrojových dat a minimalizuje halucinace AI.
  • Detekce chráněného materiálu pro text ve výstupech generovaných umělou inteligencí identifikuje a blokuje zobrazování známého textového obsahu, jako jsou texty písní, články, recepty a vybraný webový obsah.
    Detekce chráněného materiálu pro kód zjišťuje a znemožňuje výstup známého kódu. Kontroluje shody s veřejným zdrojovým kódem v úložištích na GitHubu. Funkce odkazování na kód využívající GitHub Copilot navíc umožňuje vývojářům vyhledávat úložiště za účelem zkoumání a zjišťování relevantního kódu.
  • Systém filtrování obsahu ve službě Azure OpenAI využívá službu Bezpečnost obsahu Azure AI. Je navržený tak, aby zjišťoval a znemožňoval výstup škodlivého obsahu ve vstupních výzvách i při dokončování výstupu. Funguje společně se základními modely, včetně GPT a DALL-E.
Žena, která sedí u stolu a používá přenosný počítač
Další kroky

Zvolte účet Azure, který je pro vás nejvhodnější

Plaťte průběžně nebo Azure vyzkoušejte zdarma až na 30 dní.
Žena v zeleném tričku s kudrnatými vlasy se usmívá.
Řešení Azure

Cloudová řešení Azure

Vyřešte své obchodní problémy díky osvědčeným kombinacím cloudových služeb Azure a také ukázkovým architekturám a dokumentaci.
Muž v bílé košili, který používá přenosný počítač
Centrum Business Solution Hub

Najděte si správné řešení Microsoft Cloud

Projděte si centrum Microsoft Business Solutions Hub a najděte produkty a řešení, které vaší organizaci pomůžou dosáhnout požadovaných cílů.
#chatEngagement { color: #fff; background-color: #006abb; border: 1px solid #0078d4; border-radius: 4px; display: inline-block; font-size: 14px; font-weight: 600; padding: 10px 16px; } #chatEngagement:hover, #chatEngagement:active { text-decoration: underline; } #chatDisengagement { color: #0062ad; display: inline-block; font-size: 14px; font-weight: 600; padding-right: 1em; position: relative; text-decoration: none; border: none; background-color: transparent; } #chatEngagement:focus { outline: 1px solid #fff; outline-offset: -4px; text-decoration: underline; } #chatDisengagement:after { background-image: url("data:image/svg+xml,%3Csvg viewBox='0 0 12 12' fill='none' xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'%3E%3Cpath d='M4 1L9 6L4 11' stroke='%230062ad'/%3E%3C/svg%3E"); content: ' '; height: 12px; width: 12px; display: inline-flex; vertical-align: middle; margin-left: .2em; transition: all .2s ease-in-out; position: absolute; bottom: -6px; background-color: transparent; } #chatDisengagement:focus { outline-offset: 10px; } #lp-iframe-container { border: 0; bottom: 0; box-shadow: 0 5px 15px 0 #00000033; height: 500px; left: auto !important; min-width: 300px; max-width: 350px; padding: 0; position: fixed; right: 0; top: auto !important; z-index: 1031; } #iFrame { height: 100%; width: 100%; border: 0; } #proactive-chat-dialog { position: fixed; z-index: 10400; bottom: -24px; right: 11px; } #proactive-chat-dialog .chatContainer { min-width: 272px; height: 277px; color: #000; line-height: 0; position: relative; border: 0 !important; background-repeat: no-repeat !important; background-color: #fff !important; margin: auto; padding: 12px; background-size: contain !important; box-shadow: 0 2.8px 2.2px rgba(0, 0, 0, 0.034), 0 6.7px 5.3px rgba(0, 0, 0, 0.048), 0 12.5px 10px rgba(0, 0, 0, 0.06), 0 22.3px 17.9px rgba(0, 0, 0, 0.072), 0 41.8px 33.4px rgba(0, 0, 0, 0.086), 0 100px 80px rgba(0, 0, 0, 0.12); } #proactive-chat-dialog .chatContainer .chat-cta { text-align: center; font-size: 24px; font-weight: 600; position: relative; top: 160px; } #proactive-chat-dialog .chatContainer .chat-buttons { position: relative; top: 185px; width: 100%; display: flex; gap: 1em; justify-content: center; flex-direction: column; } #proactive-chat-dialog .chatContainer .chat-buttons .arrow-link { width: auto; margin: auto; } #proactive-chat-dialog .chatContainer .chat-buttons .arrow-link:after { bottom: -6px; } @media only screen and (min-width: 33.75em) { #proactive-chat-dialog .chatContainer .chat-buttons { top: 200px; flex-direction: row; } } </style> <div id="proactive-chat-dialog" class="proactive-chat-hidden"> <div class="chatContainer" style="background: url('{{module.bg-img-src}}') no-repeat top left" > <div class="chat-cta">{{module.heading}}</div> <div class="chat-buttons"> <button type="button" id="chatEngagement" aria-label="{{chat-engagement.aria-label}}" class="button button--primary01 lp-chatnow" data-lp-event="click" data-bi-id="expand-chat" data-bi-an="chat" data-bi-chtid="azure chat 1" data-bi-chtnm="live person proactive chat" data-bi-bhvr="16" data-bi-tn="button button--primary01 lp-chatnow" > {{chat-engagement.btn-txt}} </button> <button type="button" id="chatDisengagement" aria-label="{{chat-disengagement.aria-label}}" class="arrow-link lp-nothanks" data-lp-event="close" data-bi-id="collapse-chat" data-bi-an="chat" data-bi-chtid="azure chat 1" data-bi-chtnm="live person proactive chat" data-bi-tn="arrow-link lp-nothanks" > {{chat-disengagement.btn-txt}} </button> </div> </div> </div> '/>