Dirbtinis intelektas yra didžiulė jėga, kuri skatina šiuolaikinį technologinį kraštovaizdį, neapsiribojant tyrimų laboratorijomis. Galite rasti kelis AI naudojimo atvejus įvairiose pramonės šakose, nors ir su apribojimais. Didėjantis dirbtinio intelekto naudojimas paskatino atkreipti dėmesį į AI saugumo riziką, dėl kurios dirbtinio intelekto pritaikymas trukdo. Sudėtingos AI sistemos gali duoti šališkų rezultatų arba sukelti grėsmę vartotojų saugumui ir privatumui. Suprasdami svarbiausius dirbtinio intelekto saugumo pavojus ir juos sušvelninančius metodus, bus saugesni būdai naudoti AI programas.
AI saugumo reikšmės išaiškinimas
Ar žinojote, kad dirbtinio intelekto saugumas yra atskira disciplina, kuri vis labiau populiarėja tarp įmonių, taikančių dirbtinį intelektą? DI saugumas apima AI sistemų apsaugą nuo rizikos, kuri gali tiesiogiai paveikti jų elgesį ir atskleisti neskelbtinus duomenis. Dirbtinio intelekto modeliai mokosi iš gaunamų duomenų ir grįžtamojo ryšio ir atitinkamai tobulėja, todėl jie tampa dinamiškesni.
Dinamiškas dirbtinio intelekto pobūdis yra viena iš priežasčių, dėl kurių dirbtinio intelekto saugumo rizika gali atsirasti bet kur. Galbūt niekada nežinote, kaip manipuliuojama įvestis ar užnuodyti duomenys paveiks vidinį AI modelių veikimą. AI sistemų pažeidžiamumas gali atsirasti bet kuriuo AI sistemų gyvavimo ciklo momentu nuo kūrimo iki realių programų.
Vis labiau populiarėjant dirbtiniam intelektui, reikia atkreipti dėmesį į AI saugumą kaip vieną iš pagrindinių diskusijų apie kibernetinį saugumą taškų. Išsamus supratimas apie galimą riziką dirbtinio intelekto saugumui ir aktyvios rizikos valdymo strategijos gali padėti užtikrinti AI sistemų saugumą.
Norite suprasti etikos svarbą AI, etikos sistemas, principus ir iššūkius? Užsiregistruokite į Dirbtinio intelekto (DI) etikos kursus dabar!
Įprastų dirbtinio intelekto saugumo pavojų nustatymas ir jų sprendimas
Dirbtinio intelekto sistemos visada gali sugalvoti naujų būdų, kaip viskas gali suklysti. AI kibernetinio saugumo rizikos problema kyla dėl to, kad AI sistemos ne tik paleidžia kodą, bet ir mokosi iš duomenų bei grįžtamojo ryšio. Tai sukuria puikų receptą atakoms, kurios tiesiogiai nukreiptos į AI modelių mokymą, elgesį ir rezultatus. Bendrų dirbtinio intelekto saugumo pavojų apžvalga padės suprasti strategijas, reikalingas kovai su ja.
Daugelis žmonių mano, kad AI modeliai duomenis supranta lygiai taip pat, kaip žmonės. Priešingai, dirbtinio intelekto modelių mokymosi procesas labai skiriasi ir gali būti didžiulis pažeidžiamumas. Užpuolikai gali pateikti dirbtinio intelekto modeliams sukurtą įvestį ir priversti juos priimti neteisingus ar nereikšmingus sprendimus. Tokio tipo atakos, žinomos kaip priešiškos atakos, tiesiogiai veikia AI modelio mąstymą. Užpuolikai gali panaudoti priešiškas atakas, kad išvengtų saugumo priemonių ir sugadintų dirbtinio intelekto sistemų vientisumą.
Idealūs tokio saugumo rizikos sprendimo būdai yra modelio eksponavimas įvairių tipų trikdymui treniruočių metu. Be to, taip pat turite naudoti ansamblio architektūras, kurios padeda sumažinti tikimybę, kad vienas trūkumas padarys katastrofišką žalą. Raudonosios komandos testavimas nepalankiausiomis sąlygomis, imituojantis realaus pasaulio varžovų triukus, turėtų būti privalomas prieš išleidžiant modelį į gamybą.
Dirbtinio intelekto modeliai gali netyčia atskleisti slaptus įrašus savo mokymo duomenyse. Ieškote atsakymų į klausimą „Kokios yra dirbtinio intelekto saugumo rizikos? atskleidžia, kad mokymo duomenų ekspozicija gali paveikti modelių išvestį. Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo pokalbių robotai gali atskleisti tikrų klientų el. pašto gijas. Dėl to įmonės gali susilaukti baudų, ieškinių dėl privatumo ir vartotojų pasitikėjimo praradimo.
Rizika, kad bus atskleisti jautrūs mokymo duomenys, gali būti valdoma taikant daugiasluoksnį metodą, o ne pasikliaujant konkrečiais sprendimais. Galite išvengti mokymo duomenų nutekėjimo, įtraukdami skirtingą privatumą į mokymo vamzdyną, kad apsaugotumėte atskirus įrašus. Taip pat svarbu keistis tikrais duomenimis naudojant didelio tikslumo sintetinius duomenų rinkinius ir pašalinti bet kokią asmenį identifikuojančią informaciją. Kiti perspektyvūs mokymo duomenų nutekėjimo sprendimai apima nuolatinį nuotėkio modelių stebėjimą ir apsauginių turėklų įrengimą, kad būtų užblokuotas nuotėkis.
-
Apsinuodiję AI modeliai ir duomenys
Dirbtinio intelekto saugumo rizikos poveikis taip pat akivaizdus, kaip manipuliuojami mokymo duomenys gali paveikti AI modelių vientisumą. Įmonės, kurios laikosi geriausios dirbtinio intelekto saugumo praktikos, laikosi pagrindinių gairių, užtikrinančių saugumą nuo tokių atakų. Be apsaugos priemonių nuo apsinuodijimo duomenimis ir modeliais, įmonės gali patirti didesnių nuostolių, tokių kaip neteisingi sprendimai, duomenų pažeidimai ir veiklos gedimai. Pavyzdžiui, mokomieji duomenys, naudojami dirbtiniu intelektu veikiančiam šlamšto filtrui, gali būti pažeisti, todėl teisėti el. laiškai gali būti klasifikuojami kaip šlamštas.
Turite priimti daugiasluoksnę kovos su tokiomis dirbtinio intelekto saugumo atakomis strategiją. Vienas iš efektyviausių būdų, kaip kovoti su duomenų ir modelių apsinuodijimu, yra duomenų šaltinių patvirtinimas kriptografiniu pasirašymu. Elgesio AI aptikimas gali padėti pažymėti AI modelių veikimo anomalijas, o jūs galite jį palaikyti naudodami automatines anomalijų aptikimo sistemas. Įmonės taip pat gali naudoti nuolatinį modelio poslinkio stebėjimą, kad galėtų stebėti našumo pokyčius, atsirandančius dėl užkrėstų duomenų.
Užsiregistruokite į mūsų sertifikuoto „ChatGPT“ profesionalų sertifikavimo kursą, kad išmoktumėte naudojimosi realiame pasaulyje atvejus, atlikdami praktinius mokymus. Įgykite praktinių įgūdžių, patobulinkite savo dirbtinio intelekto žinias ir išlaisvinkite ChatGPT potencialą įvairiose profesinėse situacijose.
-
Sintetinė laikmena ir gilūs klastotės
Ar susidūrėte su naujienų antraštėmis, kuriose sukčiavimui buvo naudojami gilūs klastotės ir dirbtinio intelekto sukurti vaizdo įrašai? Tokių incidentų pavyzdžiai sukuria neigiamą nuotaiką apie dirbtinį intelektą ir gali pabloginti pasitikėjimą dirbtinio intelekto sprendimais. Užpuolikai gali apsimesti vadovais ir patvirtinti pavedimus apeidami patvirtinimo darbo eigą.
Galite įdiegti AI saugos sistemą, kad kovotumėte su tokia saugumo rizika, naudodami patvirtinimo protokolus, skirtus tapatybei patvirtinti skirtingais kanalais. Tapatybės patvirtinimo sprendimai gali apimti kelių veiksnių autentifikavimą patvirtinimo darbo eigose ir tiesioginius vaizdo iššūkius. Sintetinės laikmenos saugos sistemos taip pat gali pritaikyti balso užklausų anomalijų koreliaciją su galutinio vartotojo elgesiu, kad automatiškai izoliuotų pagrindinius kompiuterius aptikus grėsmes.
Viena iš svarbiausių grėsmių dirbtinio intelekto saugumui, kuri lieka nepastebėta, yra šališkų mokymo duomenų galimybė. Mokymo duomenų šališkumo poveikis gali būti toks, kad dirbtinio intelekto saugos modeliai negali tiesiogiai numatyti grėsmių. Pavyzdžiui, sukčiavimo aptikimo sistemos, parengtos atlikti vidaus sandorius, gali nepastebėti neįprastų tarptautinių sandorių modelių. Kita vertus, dirbtinio intelekto modeliai su šališkais mokymo duomenimis gali pakartotinai pažymėti gerybinę veiklą, ignoruodami kenkėjišką elgesį.
Įrodytas ir patikrintas tokių AI saugumo pavojų sprendimas apima išsamų duomenų auditą. Turite periodiškai vertinti duomenis ir įvertinti AI modelių teisingumą, kad palygintumėte jų tikslumą ir atmintį įvairiose aplinkose. Taip pat svarbu įtraukti žmogaus priežiūrą į duomenų auditą ir išbandyti modelio veikimą visose srityse prieš pradedant naudoti modelį gamyboje.
Norite sužinoti AI programų pagrindus versle? Užsiregistruokite dabar į AI verslui kursą
Paskutinės mintys
Aiškūs dirbtinio intelekto sistemų saugumo iššūkiai sukelia didelių problemų platesniam AI sistemų pritaikymui. Įmonės, kurios naudojasi dirbtiniu intelektu, turi būti pasiruošusios dirbtinio intelekto keliamai rizikai saugumui ir įgyvendinti atitinkamas mažinimo strategijas. Žinojimas apie dažniausiai pasitaikančias saugumo rizikas padeda apsaugoti AI sistemas nuo neišvengiamos žalos ir jas nuo naujų grėsmių. Sužinokite daugiau apie dirbtinio intelekto saugumą ir kaip jis gali padėti įmonėms dabar.
