在AI浪潮席捲全球的今天，生成式AI (Generative AI) 正在快速改變我們的生活和工作方式。從自動化內容生成到智慧客服，生成式AI技術的應用範圍廣泛且深遠。然而，伴隨著這些技術進步而來的，是一系列新的資訊安全挑戰。如何運用AI來建立「事件驅動」的告警，博弘雲端將透過這篇文章帶您利用AWS的關鍵服務，提高威脅告警的辨別能力。
如何運用Amazon SageMaker 來提升雲端安全？
Amazon SageMaker 是AWS雲端的機器學習服務，讓您能夠快速準備、建置、訓練和部署高品質的機器學習模型。而其實整併其他的解決方案，可以讓資安事件的偵測更加完善，透過以下五步驟，有效提升雲端安全性：
- 資料準備與處理：使用Amazon S3存儲並整理安全相關的日誌和數據，例如網絡流量日誌、應用程序日誌等。
- 模型訓練：利用Amazon SageMaker內建的機器學習算法或自定義算法，訓練威脅偵測模型。可以使用監督學習來標記已知威脅，或使用非監督學習來發現異常模式。
- 模型部署：將訓練好的模型部署到Amazon SageMaker進行即時或批次預測，從而識別潛在的安全威脅。
- 自動化監控：將預測結果與AWS Lambda和Amazon CloudWatch整合，實現自動化的安全事件響應和監控。
- 持續改進：定期更新模型，基於新的威脅情報和數據進行再訓練，確保模型的準確性和有效性。
藉由Amazon SageMaker，整合其他AWS雲端服務，強化雲端應用程式的安全性。但現在竟然也能夠應用在醫學產業的成功案例？
AI驅動的不良事件檢測系統 提高系統與病患安全
在美國的拜耳(Bayer)是一家全球領先的生命科學公司，致力於藉由醫療保健和農業創新來改善人類生活品質。為了保護患者安全，拜耳需要識別和管理與其產品相關的不良事件（Adverse Events, AE）。這些事件的識別和報告對於滿足全球法規要求相當重要，同時維護系統內的病患隱私更是維持醫病間信任的重要基石。
傳統的醫療不良事件檢測過程仰賴手動審查，不僅費時且容易出錯。除此之外，隨著數據量的增加，手動處理變得更加困難，導致潛在的不良事件可能被延遲發現或漏報。因此，拜耳開始使用AWS 的 Amazon SageMaker 解決方案，建立了一個以AI為驅動的不良事件檢測系統。
這項系統使用機器學習模型來自動化AE檢測過程，顯著提高了效率和準確性。首先使用Amazon S3來存儲不同來源的原始數據。 接續使用Amazon ECS容器化的服務，進行數據處理和標註。在完成數據的整併後，利用Amazon SageMaker訓練和部署機器學習模型，並且將數據集導入進行訓練，最後藉由Amazon QuickSight進行數據可視化，方便監控和分析。
拜耳在採用Amazon Sagemaker 後，明顯簡化了手動審查過程，減少了工作量，並提高了AE檢測的準確性。藉由自動化和標準化報告流程，拜耳能夠更迅速地識別和處理不良事件，從而提高了患者安全。除此之外，拜耳在AWS雲端上的系統更結合了Amazon S3的資料靜態和動態加密，以及資料生命週期的控管，確保資料安全性。
AI和機器學習在醫療領域的潛力極大，以AI為驅動的事件告警不僅將技術創新，顯著提高了工作效率和患者安全，同時也保護到病患隱私，運用AI達到安全負責的重要功效。
博弘雲端是全方位的專業雲端顧問，擁有多項AWS 的技術認證，能夠協助企業建置資訊安全和事件告警的相關機制，並且運用生成式AI的技術打造客製化場景，讓您享有安全又高效的解決方案，成功運用數位服務減少開銷，創造價值。立即與博弘雲端的專業顧問聯繫，攜手與您建立以AI為驅動的事件告警策略！
