揭開神秘面紗 AI的風險和安全的重要性
編譯/Cynthia
近年來,人工智慧(AI)已成為熱門話題,但這並不意味著機器人即將取代人類。本文主要在揭開AI安全的神秘面紗,並提供應對AI挑戰的指南。
AI和ML的區別
人工智慧(AI)和機器學習(ML)經常被混為一談,但它們實際上代表不同的概念。AI主要在創建智慧,模仿人類思維和行為,而ML是AI的一個子集,基於數據和模型的學習。
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狹窄AI vs. 通用AI
通用AI是可以像人類一樣進行各種任務的AI,但目前還沒有達到通用AI的水平。相反,狹窄AI是一種專門用於特定任務的AI,例如製造汽車或網路安全。它們主要在支持人類,而不是取代人類。
AI和ML的實際應用
AI和ML在現實世界中有各種應用,從生成式AI到監督式ML和非監督式ML。生成式AI可以創建新的內容,但這也可能被惡意使用,例如寫出釣魚郵件。監督式ML需要標記的訓練數據,用於分類和預測。非監督式ML則可以自動發現模式和關聯,這對於大數據分析非常有用。
生成式AI的潛在風險
生成式AI是一個引人注目的領域,它可以根據給定的訊息生成新的內容。然而,它也存在潛在的濫用風險。犯罪分子已經開始利用生成式AI來編寫釣魚郵件,這對網路安全構成了威脅。我們必須謹慎使用生成式AI,以確保不會產生不正確的訊息。
管理AI風險的重要性
隨著AI的普及,安全變得至關重要。NIST提供了一個人工智慧風險管理框架,幫助組織識別、評估和管理AI的風險。這個框架包括六個關鍵元素,安全性是至關重要的,防止敏感資訊洩漏。同時,安全且有彈性的AI能夠防止攻擊者利用它進行網路攻擊。負責和透明度是必不可少的,以確保人們了解AI的運作方式。隱私保護則確保數據在使用過程中得到保護和匿名化。公平性是其中一個最重要的元素,它要求管理有害的偏見,以確保AI在各個方面都公平對待不同的群體。這些要素共同構成了一個全面的AI風險管理框架,確保AI應用的安全和可靠性。
對供應商的問題
在考慮導入AI到業務中時,與供應商討論前,有幾個關鍵問題值得考慮。首先,了解供應商提供的AI功能及其在業務中的實際應用,確保其對業務案例有實質性幫助。其次,詢問有關培訓數據的管理方式,包括數據類型、清理程序和管理措施,以確保資料的質量和避免潛在的偏見。同時,了解供應商是否注重AI的安全性,特別是對抗潛在攻擊的保護措施。明確詢問預期的投資回報(ROI),確保能夠量化AI實施對業務價值的貢獻。並且確保AI確實能夠有效解決問題,並展現出良好的性能。總體而言,明智的問題詢問有助於確保成功導入AI並實現業務目標。
AI是一個充滿機會和挑戰的領域,我們必須謹慎而明智地應對。無論是企業家、安全專家還是對AI感興趣的大眾,了解AI安全是保護數據和業務的關鍵。在一起探索AI的未來,並確保它成為我們的盟友而不是敵人。
資料來源:The Hacker News
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