技巧精选

在AWS上构建带行级安全的多租户LLM分析系统

Multi-tenant LLM analytics with row-level security: How we built a secure agent on AWS

精选理由

AWS 这篇教程手把手教你用 Bedrock 和 Split-Plane SQL 搭建多租户 LLM 分析系统,三层隔离防止数据泄露,值得做企业级 AI 安全的开发者看看。

AI 摘要

PAR 在 AWS 上构建了一个生产级多租户 LLM 分析系统,通过三层架构强制执行行级安全:使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、在 Amazon Bedrock 上进行语义验证、以及通过 Split-Plane SQL 实现程序化数据隔离。每层独立运行以降低跨租户数据暴露风险,即使 LLM 本身被攻破或操纵也能保护数据。

图片来源 · AWS Machine Learning Blog
AI 翻译 · 中文

PAR 在 AWS 上构建了一个生产级多租户 LLM 分析系统,通过三层架构强制执行行级安全:使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、在 Amazon Bedrock 上进行语义验证、以及通过 Split-Plane SQL 实现程序化数据隔离。每层独立运行以降低跨租户数据暴露风险,即使 LLM 本身被攻破或操纵也能保护数据。

AWS Machine Learning BlogIn this post, we show you how PAR built a production-ready multi-tenant LLM analytics system that enforces row-level security through a three-layer architecture: cryptographic request signing with AWS SigV4, semantic val