什么是AI安全性？如何保护您的AI模型免受对抗性攻击？

为什么AI安全很重要？

人工智能（AI）正在通过自动化流程，改善决策和增强用户体验来彻底改变行业。人工智能系统在复杂性中生长，这又使其在持续的进步和使用过程中对网络犯罪分子的目标具有很高的吸引力。 AI安全至关重要，因为：

保护敏感数据： AI系统分析了包含个人信息以及货币记录和受保护的公司文件的广泛数据收集。 AI的安全性取决于为数据生成保护，该数据阻止网络威胁暴露信息并最大程度地减少漏洞或滥用数据。

防止AI操纵： AI系统仍然容易受到操纵的影响，因为攻击者可以执行恶意技术，包括对抗性攻击以及中毒数据并将有偏见的组件放入模型中。适当的安全协议的实施使AI能够保留其完整性，从而可以从系统中进行准确和公正的决策。

保护关键系统： 医疗保健中的主要系统以及金融和国家安全依赖于AI的运营解决方案。折衷的AI系统的使用会产生毁灭性的影响，从而需要有效的安全标准才能有效运行。

打击AI驱动的威胁： AI是复杂攻击者的工具，因为他们使用它来创建Deepfake欺诈方案并执行自动攻击并分发AI驱动的恶意软件。 AI安全实施功能可以抵抗在现场发展风险。

确保合规性和信任： AI用户在管理系统时需要遵守数据保护规则和道德方向。组织通过增强的AI安全来加强与用户，监管机构和利益相关者的信任水平，这有助于防止法律和基于声誉的问题。

1。数据隐私和安全性： 大量敏感数据构成了AI模型运行的基础。必须采取数据安全措施来保护信息，因为不当存储将数据暴露于未经授权的漏洞和泄漏中。

2。对抗性攻击： AI模型证明了遭受黑客的影响，这些黑客创建了误导性输入，称为对抗性示例，这些示例警告AI系统的不正确行为。用于网络安全和医疗保健和自治系统的AI应用程序是导致安全失败的这种攻击的受害者。

3。模型盗窃和逆向工程： AI模型体现了属于知识产权的宝贵财产。小偷和反向工程师试图通过突袭来获取模型以利用系统弱点，同时创建未经授权的独家算法重复，从而获得不公平的收益。

4。数据中毒： 当对手将欺骗性数据添加到AI培训信息中时，由此产生的模型会获得不当的学习行为。通过中毒技术引入虚假数据会导致降低性能以及偏见的产生和结果操纵。

5。偏见与公平问题： 与人工智能模型有关，训练数据的过程指向了偏见和歧视结果的道路。通过人工智能系统对偏见的开发允许操纵重要的财务决策以及组织和警察部门的人员选择过程。

6。缺乏解释性和透明度： 深度学习系统和其他AI模型作为不透明的系统运行，可防止用户理解其决策过程。 AI应用系统变得更加难以确保，并且由于透明度不足而难以检测威胁。

7。AI驱动的网络威胁： 网络威胁使用的AI工具包括自动黑客攻击系统，深板骗局和复杂的网络钓鱼攻击。组织需要加强安全措施，以便他们可以有效地与使用人工智能驱动技术的犯罪作斗争。

逃避攻击： 攻击者以欺骗AI模型进行不正确分类的方式操纵输入数据。例如，向图像添加噪声可能会导致模型误导对象。

中毒攻击： 在这种类型的攻击中，将恶意数据引入培训数据集中以改变模型的行为。这可能会导致模型在部署时做出错误的决策。

模型反转攻击： 攻击者通过查询AI模型来推断有关培训数据的敏感信息。这构成了严重的隐私风险，特别是对于在机密数据集中培训的模型。

模型窃取攻击： 也称为模型提取攻击，对手试图通过观察其对各种输入的响应来复制AI模型。这可能导致知识产权盗窃和竞争性弊端。

AI模型依靠大型数据集进行培训和决策。如果攻击者操纵或注入恶意数据，则该模型可能会变得偏见，不准确或脆弱。

AI模型必须对对抗性输入具有弹性，并经过训练以识别欺骗性模式。

对抗攻击的早期发现使组织在发生重大损害之前就可以做出响应。

如果通过弱安全控制部署，即使是训练有素的AI模型也可能很脆弱。

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