人工智能安全
扩展的AI安全定义
AI安全涵盖了一系列实践、技术和流程，旨在保护人工智能（AI）系统、其操作基础设施以及它们处理的数据免受未经授权的访问、操纵、网络攻击和其他潜在威胁。该领域涉及AI算法和模型的安全性、它们使用的数据以及操作的平台，确保AI系统在面对恶意干预时的完整性、可用性、机密性和弹性。
AI安全中的核心威胁
对抗性攻击：这些复杂攻击涉及创建故意设计用于混淆AI模型的输入数据，导致错误输出。这样的输入在人类观察者看来通常与合法数据无异，但利用AI处理中的漏洞来歪曲结果。
数据投毒：在这种情况下，攻击者将错误或恶意数据注入AI系统的训练数据集。腐败的数据影响AI模型的学习过程，可能导致其在部署后做出错误的判断或决策。
模型窃取和反演：威胁行为者可能试图通过观察AI系统在不同输入下的输出来复制其模型（模型窃取）。模型反演攻击旨在逆向工程AI模型，以推断训练数据的敏感信息。
模型倾斜：不同于直接操纵AI系统的输入或数据集，模型倾斜涉及逐渐影响系统，以特定且通常为恶意的方向改变其输出或决策。
隐私风险：鉴于AI和机器学习（ML）系统经常处理大量敏感信息，它们带来了重大的隐私风险，包括个人数据的未经授权披露。
增强AI安全的策略
威胁建模和风险评估：进行全面的威胁建模和风险评估可以帮助组织了解其AI系统中潜在的漏洞以及可能的攻击或妥协途径。
安全的数据处理：实践安全的数据处理，包括使用加密、数据匿名化和安全数据存储实践，对于保护AI系统处理和学习的数据至关重要。
对抗性训练和鲁棒性测试：在对抗性示例上训练AI模型并进行严格的鲁棒性测试可以提高它们抵御误导攻击的能力。
联邦学习的实施：安全的联邦学习允许AI模型在多个去中心化的设备或服务器上训练，从而降低集中数据泄露的风险，并增强隐私。
道德AI开发与透明性：采用道德的AI开发实践，包括对AI功能、限制和它们处理的数据的透明性，可以帮助减轻风险并建立信任。
定期审计和更新：AI系统像网络安全的所有方面一样，受益于定期审计、漏洞评估以及及时应用修补和更新以解决已知问题。
AI安全的演变环境
AI技术的发展带来了新的安全挑战和漏洞，需要在AI安全领域进行持续研究和创新。随着AI系统变得更加复杂并植根于关键领域，确保这些系统不受到不断演变的威胁的重要性不容小觑。网络安全专家、AI研究人员和行业利益相关者之间的协作努力对于开发有效的AI安全策略和工具至关重要。
相关术语
对抗性机器学习：研究机器学习算法中的漏洞并设计反制措施以防止对抗性攻击的一个子领域。
AI伦理：关注AI和ML技术的伦理、道德和社会影响，包括关于隐私、公平性、透明度和问责性的考虑。
安全的联邦学习：一种通过多个设备或服务器进行AI模型训练的先进方法，无需集中化数据，从而增强隐私和安全性。
AI在生活和商业各个方面的整合强调了对强大AI安全措施的关键需求。应对AI系统带来的独特挑战并确保其安全以抵御威胁，是负责任且道德地充分发挥AI潜力的必要条件。