Microsoft Azure ist eine umfassende Cloud-Plattform mit einer breiten Palette von Cloud-Diensten, darunter Computing, Speicher, Datenbanken, Analytik, künstliche Intelligenz und vieles mehr, die flexible und skalierbare Lösungen für Unternehmen jeder Größe bietet. Mit Azure können Unternehmen ihre IT-Infrastruktur in die Cloud verlagern, Anwendungen schneller entwickeln und bereitstellen, Kosten senken und Innovationen vorantreiben. Zu den beliebtesten Azure-Diensten gehören Azure Virtual Machines für skalierbare Rechenkapazität, Azure Blob Storage zum Speichern und Abrufen von Daten, Azure SQL Database für relationale Datenbanken, Azure Functions für serverloses Computing und Azure Machine Learning für Machine-Learning-Modelle.
Azure AI bietet eine Vielzahl von Tools und Ansätzen, um KI-Anwendungen zu testen und zu bewerten. Ein zentraler Aspekt ist die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Sicherheit und Leistung von Modellen. Zu den Testmethoden gehört das manuelle Testen, bei dem Experten das System mit ausgefeilten Techniken analysieren, um Schwachstellen zu identifizieren. Gleichzeitig können auch Durchschnittsnutzer das System testen, um dessen Verhalten unter realen Bedingungen zu bewerten. Automatisierte oder programmatische Tests kommen ebenfalls zum Einsatz. Hierbei werden Eingabe- und Testsätze verwendet, um potenzielle Risiken und Schwachstellen zu simulieren. Diese Tests sind essenziell, da sich die Benutzerinteraktionen mit der Zeit verändern können. Eine weitere Methode ist das sogenannte Red Teaming, bei dem Experten gezielt versuchen, die Grenzen und Schwachstellen eines Systems zu testen, um sicherzustellen, dass die vorgesehenen Gegenmaßnahmen wirksam sind.
Azure bietet Vorteile wie Skalierbarkeit, Flexibilität, Kosteneffizienz, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Innovation, wodurch Unternehmen die Vorteile der Cloud optimal nutzen und ihre IT-Infrastruktur zukunftsfähig gestalten können. Darüber hinaus bietet Azure flexible Lösungen für hybride Cloud-Szenarien, die es Unternehmen ermöglichen, ihre On-Premises-Infrastruktur mit der Cloud zu verbinden. Azure bietet auch eine Vielzahl von Tools und Services, die Unternehmen bei der Verwaltung und Optimierung ihrer Cloud-Umgebung unterstützen. Dazu gehören das Azure-Portal, eine webbasierte Benutzeroberfläche zur Verwaltung von Azure-Ressourcen, die Azure-Befehlszeilenschnittstelle (CLI), Azure SDKs, Software Development Kits für verschiedene Programmiersprachen, Azure Resource Manager, ein Service zur Automatisierung der Bereitstellung von Azure-Ressourcen, und Azure Monitor, ein Monitoring- und Management-Service für Azure-Ressourcen. Azure bietet auch eine umfassende Dokumentation und Support, um Unternehmen bei der Nutzung der Cloud-Plattform zu unterstützen.
Werkzeug zur Erkennung und Filterung von schädlichen Inhalten. Besonders relevant für Webanwendungen mit benutzergenerierten Inhalten.
Ermöglichen die Einhaltung spezifischer Richtlinien und Anforderungen.
Modelle, die Inhalte in verschiedenen Sprachen analysieren und filtern können, um internationale Anwendungen zu sichern.
Funktion zur gezielten Sperrung unerwünschter Wörter oder Phrasen.
Schutz vor unerwünschtem Modellverhalten und der Offenlegung sensibler Informationen.
Umgang mit gezielten Angriffen, die Schwachstellen in KI-Anwendungen ausnutzen.
Einsatz spezialisierter Expertenteams zur Identifikation von Sicherheitslücken und Schwachstellen.
Dynamische Filterung von schädlichen oder unangemessenen Inhalten, um sicherzustellen, dass generierte Ergebnisse den ethischen Standards und spezifischen Richtlinien entsprechen.
Ganzheitlicher Ansatz zur Integration von Sicherheit auf Modell- und Infrastrukturebene.
Essentiell für sichere Modell-Workflows, insbesondere bei Open-Source- oder benutzerdefinierten Modellen.
Verbesserungsmethoden, die falsche Ausgaben minimieren und die Leistung sowie Sicherheit von Modellen optimieren.
Sicherstellung, dass Benutzer jederzeit wissen, dass sie mit einer KI interagieren, um Vertrauen aufzubauen und ethische Standards einzuhalten.
Plattform zur Überwachung und Analyse von Online-Aktivitäten für die kontinuierliche Optimierung der Anwendungssicherheit.
Tools zur Leistungsbewertung von Modellen in Bezug auf Relevanz, sprachliche Gewandtheit, Kohärenz und Informationsfundierung.
Methoden wie Red Teaming, um Sicherheitsprobleme frühzeitig zu erkennen.
Red Teaming testet gezielt Schwachstellen eines Systems zur Verbesserung der Sicherheit.
