調(diào)查發(fā)現(xiàn)您的AI很容易被黑客入侵

人工智能正逐漸成為主流，并嵌入到越來(lái)越多的日常生活應(yīng)用中。從醫(yī)療保健，金融到交通運(yùn)輸和能源，機(jī)遇無(wú)限。每個(gè)部門都充滿了節(jié)省時(shí)間，金錢和其他資源的機(jī)會(huì)，而AI提供了許多解決方案。

然而，與AI安全相關(guān)的關(guān)鍵問(wèn)題仍未得到解答。當(dāng)AI安全擴(kuò)展到企業(yè)時(shí)，IT組織如何管理AI安全，您是否具有審計(jì)功能來(lái)回答監(jiān)管機(jī)構(gòu)的問(wèn)題?

對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家，您如何確保自己的AI模型隨時(shí)間推移保持可靠?對(duì)于開發(fā)人員，您如何將常規(guī)DevOps流程擴(kuò)展到支持AI的軟件開發(fā)?提出正確的安全問(wèn)題必須是您擴(kuò)展AI策略的基本組成部分。

組織剛剛投資于管理和監(jiān)視其AI的工具，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模，從而導(dǎo)致了適合其現(xiàn)有技術(shù)堆棧的MLOps和ModelOps工具市場(chǎng)的增長(zhǎng)。

但是，這反映了更廣泛的趨勢(shì)-他們沒(méi)有像系統(tǒng)或應(yīng)用程序開發(fā)那樣對(duì)AI開發(fā)和部署過(guò)程應(yīng)用相同的嚴(yán)格性。人工智能安全也是如此—因?yàn)樵S多組織仍處在解決其人工智能管理的困境中，他們將安全優(yōu)先事項(xiàng)推到了線下，這只會(huì)導(dǎo)致更大的問(wèn)題。

在AI部署方面存在很多風(fēng)險(xiǎn)，安全性不是事后才想到的-在企業(yè)AI部署開始之初，解決安全性問(wèn)題就顯得更為必要。

全方位攻擊

支持AI的系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)情況是，攻擊者的攻擊面越來(lái)越大，可供惡意行為者利用。幸運(yùn)的是，MLOps工具可以幫助您解決組織內(nèi)部正在使用的AI的訪問(wèn)控制，并且其中許多工具還可以幫助提高API安全性和可追溯性。同時(shí)，還有其他類型的威脅需要解決，許多組織尚未考慮如何將這些威脅納入其整體安全狀況或響應(yīng)中。

對(duì)抗性AI是指機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定分支，致力于通過(guò)創(chuàng)建錯(cuò)誤信息或降低模型性能來(lái)對(duì)AI模型性能產(chǎn)生負(fù)面影響。如今，不良行為者可以將不良或“中毒”的數(shù)據(jù)饋送到模型中以影響輸出，或者通過(guò)反向工程模型的權(quán)重以影響其輸出。