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有什么重要的：使用全堆栈可见性，风险见解和合规性来减轻Genai和LLM的风险。
来源:人工智能+减轻Genai和LLM的风险总计
减轻Genai和LLM的风险，以总计质量质量，并控制数字环境中与人工智能相关的挑战。您是否想知道随着人工智能继续重塑业务景观，您的组织是否安全？生成的AI工具的快速采用是否会使您的企业容易受到从生产到代码开发的新风险？查找Qualys Qualys如何提供全栈可见性，可靠的评估和补救策略，以帮助组织在保持安全的同时自信地部署AI。让我们探讨生成AI模型所带来的风险，它们如何影响企业以及Totalai如何从头到尾保护您的AI旅程。
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在投资之前了解生成的AI安全风险Genai和LLMS的风险不断扩大
生成AI（Genai）和大语言模型（LLM）的演变正在推进整个行业的数字能力。企业使用这些工具来加速创新，提高生产率和简化工作流程。 Chatgpt，Google Bard和Claude等工具现在已集成到开发，客户支持和决策过程中。但是他们的采用带来了复杂的安全问题。
整合Genai和LLMS的主要关注点之一是由于缺乏可见性。安全团队通常会发现很难跟踪企业应用程序中如何使用这些模型。开发人员可能会将AI生成的代码注入存储库中，或通过基于AI的集成而无需监督或测试来创建新的攻击表面。通常用于AI开发的开源工具（如Langchain和Llamaindex），在没有结构化评估框架的情况下增加了另一层风险。
这种不受监管的AI技术的使用可能会导致：