Amazon Bedrock如何保護你的資料安全？他是怎麼做的？
- 奇軒 李
- 4月15日
- 讀畢需時 4 分鐘
已更新：6天前
在生成式 AI 興起的同時，資料安全與隱私保護已成為企業導入 AI 的首要考量。許多企業領導者在評估 AI 解決方案時，最關心的往往不是「模型有多強」，而是「我們的資料會不會被外洩」、「能不能掌控風險」、「是否符合合規」。
而 Amazon Bedrock 正是少數從架構設計就專為「企業安全」而生的平台。本文將帶你深入了解 Amazon Bedrock 如何透過嚴謹的安全設計、隱私防護機制，以及 Guardrails 功能，成為企業最值得信賴的生成式 AI 解決方案。
文章導覽：
一、Amazon Bedrock 是什麼？
Amazon Bedrock 是 AWS 推出的生成式 AI 雲端服務平台，提供企業透過 API 呼叫多款大型語言模型（LLMs），包括 Amazon Titan、Anthropic Claude、AI21 Jurassic、Cohere Command R、Stability AI 等。企業可無需部署模型或基礎設施，便能在內部系統中整合高效的自然語言處理、圖像生成、嵌入分析等能力。
而 Bedrock 最與眾不同之處，正是它「為企業資料安全而設計」。
二、你的資料永遠不會被模型記住：Bedrock 資料不外洩設計
在 OpenAI、Google Gemini 等熱門平台上，企業最常顧慮的問題是：「我輸入的資料會不會被用來訓練模型？」
而 Amazon Bedrock 給出明確承諾：
✅ 所有企業輸入資料、模型回應、API 使用記錄皆不會用於訓練任何模型。
✅ 不儲存你的資料，不共享、不複製。
✅ 訓練與推論環境完全隔離，實作 Zero Retention（零保留政策）。
🔐 根據 AWS 文件，Bedrock 完全符合 ISO/IEC 27001、SOC 1/2/3、GDPR 等國際安全與隱私合規標準。
這代表你在使用 Bedrock 進行客戶對話生成、知識庫搜尋、產品推薦時，所有資料都「只屬於你」，Amazon 不會也無法看到或使用。
三、三層企業級安全機制：保護你從輸入到輸出
Amazon Bedrock 提供企業從資料、模型、權限三大面向的完整保護。
1. 資料傳輸與儲存安全
使用 TLS 1.2 加密標準保護資料傳輸。
支援 AWS Key Management Service (KMS) 進行客製化加密。
儲存於 Amazon S3 或 DynamoDB 的資料可設專屬加密金鑰。
2. 權限與存取控制
與 AWS IAM (Identity & Access Management) 完整整合，支援細緻權限設定與使用者角色管理。
支援多租戶環境下的 虛擬隔離機制（VPC Integration），保證不同企業間資料互不干擾。
3. 模型安全與審計追蹤
模型操作可使用 CloudTrail、Amazon CloudWatch 等工具完整追蹤所有操作歷史。
提供 API 層級的使用審計功能，讓你可隨時掌握資料流向。
四、Guardrails：AI 安全升級的守門員功能
Amazon Bedrock 於 2024 年正式推出的 Guardrails for Bedrock，是其在 AI 安全上的重大升級。它可視為一套「AI 行為控管系統」，幫助企業有效阻擋敏感、惡意、不當的生成內容。
Guardrails 能做什麼？
✅ 避免生成敏感或違規內容
預設即過濾仇恨言論、暴力、色情內容
支援自訂禁用詞彙（例如禁止提及特定競爭品牌）
✅ 控制回答行為
限制模型不得對特定問題（如財務預測）作出回答
限定只允許來自內部資料的答案輸出（配合 RAG）
✅ 提供可調式風險敏感度
可針對不同使用情境設置容忍度（低風險 vs 高風險）
✅ 審計與通報機制
當模型生成疑似不當內容時，自動記錄並可觸發警報
🛡️ 與 OpenAI 的 Moderation API 相比，Bedrock 的 Guardrails 更強調「企業可控」與「合規導向」，不是單一模型內建，而是平台級配置，且能跨模型應用（Claude、Titan 等皆適用）。
五、與其他平台的安全差異在哪？
比較項目 | Amazon Bedrock | OpenAI API / ChatGPT | Google Gemini |
資料保留政策 | ❌ 不儲存資料、不用於訓練模型 | ❌ API 不保留，ChatGPT 可能用於訓練 | ⚠️ 須設定「關閉學習」，否則預設可能會保留 |
權限與資料隔離 | ✅ IAM & VPC 企業級權限管理 | ⚠️ API 端基本權限控制 | ⚠️ 權限細緻度與隔離機制不如 AWS 完整 |
模型行為控管 | ✅ Guardrails 可自訂行為與風險設定 | ⚠️ Moderation API 固定內容過濾 | ⚠️ 無公開自訂風險敏感度機制 |
整合企業資料架構 | ✅ 深度整合 S3、Lambda、Redshift | ⚠️ 自行串接企業資料儲存 | ⚠️ 限於特定 Google Workspace 應用 |
Bedrock 的差異在於：它不只是提供模型，而是企業級 AI 應用的安全架構平台。
六、總結：信任，是 Amazon Bedrock 最強的 AI 底層
如果說生成式 AI 是企業數位轉型的新引擎，那麼「資料安全」就是這台引擎能否啟動的點火器。
Amazon Bedrock 從底層資料設計、使用體驗到模型調控，全面考慮到企業在隱私、合規、安全上的顧慮，搭配 Guardrails 功能與 AWS 原生的 IAM、KMS 等機制，打造出真正「可控、可信、可用」的企業 AI 環境。
不論你是金融業、醫療產業、零售、政府單位，若正在考慮導入生成式 AI，Amazon Bedrock 將是最值得信賴的選擇之一。
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