AI 전문가는 기밀 정보가 포함된 데이터 세트를 사용하여 사용자 지정 Bedrock 모델을 훈련했습니다. 이 모델이 기밀 데이터를 노출하는 출력을 생성하는 것을 막으려 합니다. 이러한 응답을 방지하는 올바른 방법은 무엇입니다?

모델이 기밀 데이터를 노출하는 출력을 생성하는 것을 막는 가장 확실한 방법은 훈련 데이터에서 해당 기밀 정보를 제거하는 것입니다. 모델은 훈련 데이터에서 학습하므로, 훈련 데이터에 기밀 정보가 없으면 모델이 이를 노출할 가능성이 크게 줄어듭니다. 기존 모델을 삭제하고 기밀 데이터가 제거된 데이터셋으로 다시 훈련하는 것이 이 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법입니다. 모델의 추론 출력에서 기밀 값을 동적으로 마스킹하거나 Amazon SageMaker를 사용하여 암호화하는 것은 사후 처리 단계이며, 모델 자체가 기밀 정보를 생성하는 것을 막지는 못합니다. AWS KMS를 사용하여 훈련 데이터의 기밀 데이터를 암호화하는 것은 저장 시 보안을 강화하지만, 모델 훈련 시 데이터가 복호화되어 사용되므로 모델이 해당 정보를 학습하는 것을 막지는 못합니다.