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CPDA观点:未来人工智能技术和网络安全将继续发展
  • 2021-02-26 14:21

资料来源:CPDA数据分析网/作者:数据君

对于希望在2021年将更多的AI集成到其安全堆栈中的企业来说,遵循以下六个步骤来确保AI的有效使用而不损害其他任何地方的安全性是非常重要的。鼓励在最近的网络安全数据发现中负责任地使用人工智能。四分之三的高管认为,使用人工智能可以使他们的组织更快地应对违规行为,威胁情况继续迅速变化。网络安全领导者必须采用人工智能来应对网络犯罪分子制定的新策略。反过来,企业必须集中精力确保政策支持这种拥抱。例如,美国AI计划的出口管制应确保企业在使用AI方面继续在全球网络安全市场保持竞争力。确保人工智能概念参与威胁建模和风险管理人工智能的部署在全球范围内不断增长。超过四分之一的AI计划已经投入生产,超过三分之一的项目处于高级开发阶段,但请仔细考虑攻击者可能会如何试图破坏这种增长以及新集成的AI系统的稳定性。虽然没有得到广泛应用,但随着数据攻击的广泛采用,网络攻击,包括数据中毒攻击和训练模型后门,可能会针对机器学习系统进行部署。结合AI系统的威胁模型很少,而且往往不成熟。企业领导应努力开发方法,以确保人工智能在风险管理活动的范围内,并将此类威胁降至最低。公共和私营部门应在人工智能应用中使用道德规范,并鼓励在这些道德框架中进行强有力的安全和透明控制。将AI应用于网络安全程序的方式有很多,确保AI原则等框架得到认可很重要。能够支持道德AI的原则包括消除AI偏见,保护AI数据,保证人们对AI技术如何影响世界的责任。支持透明,公开分享新发现。关于AI的新研究和新的对抗性攻击与防御经常在会议论文和学术期刊上发表,但有时这些贡献并没有深入解释如何得出这些发现,很多论文也没有提供或链接到代码,这将导致结果的准确再现。同样进行AI研究的企业通常都是秘密进行的,这给AI进度的验证和实现带来了负担,为安全从业者评估针对这些模型的可能攻击提供了更具挑战性的环境。优先考虑AI系统的进攻研究。在将AI技术应用于产品之前,企业必须验证这些新技术的潜在风险。企业应确保AI应用和相关机器学习系统对当前安全程序监控和测试范围有意义。监控和测试应包括两家公司自发采取的措施,以支持发现可能未被注意到的意外AI缺陷,以及安全框架和指导以及与安全研究人员的合作。敦促隐私保护机器学习的创建和集成虽然机器学习和人工智能技术继续变得越来越流行,但对隐私的影响仍有待广泛讨论。特别是,神经网络可以从训练数据中记住特定的例子,因此AI系统可能容易受到模型反转攻击,这导致通过重复查询模型来重新创建训练例子来窃取模型训练的数据。如果模型针对敏感数据进行了训练,攻击者可能能够恢复关于训练数据的信息。随着隐私漏洞风险的增加,人们需要采用和开发隐私保护的机器学习系统,不仅可以保护业务,还可以保护使用数据训练模型的消费者。将人工智能集成到网络安全计划中并不容易

CPDA数据分析师

企业领导人必须认识到合并带来的挑战,并开发解决方案来加强网络安全计划,同时维护道德和保护私人数据。负责任地使用人工智能技术,除了遵循明确的公共指南之外,也是鼓励威胁建模和持续人工智能研究不可或缺的一步,这将在将人工智能集成到网络安全计划中时带来成功。


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