怎么提高人工智能安全(2023年最新解答)

牛大拿 • 2023-03-09 13:22 • 生活指南 • 阅读 84

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关怎么提高人工智能安全的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

人工智能在网络安全领域的应用有哪些？

近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。

1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。

入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。

预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。

网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。

有哪些人工智能安全风险？

在分析之前，让我们简要介绍一下人工智能的应用。人工智能因其在数据分析、知识提取和自主学习方面的突出优势，被广泛应用于网络保护、数据管理、信息审查、智能安全、金融风险控制和舆情监测等领域。在这些领域，往往会出现一些安全风险，常见风险如下:

1、人工智能安全风险——框架的安全风险

近年来，著名的深度学习框架TensorFlow和Caffe及其依赖库多次被发现存在安全漏洞，被攻击者利用，导致系统安全问题。以生成模型[3]为例。原始工作原理是:将输入X映射到低维表示的Z编码器，再映射回高维重构的X解码器，表示如下图所示:

如果输入是7，攻击后的输出可能是8。如图所示:

此外，人工智能可以用来编写计算机病毒和木马。原始的恶意脚本是手动编写的。人工智能技术可以通过插入拮抗样本[4]，绕过安全检测，实现这些过程的自动化。同样，人工智能技术也可以自动生成智能僵尸网络[5]，它可以在不等待僵尸网络控制命令的情况下对其他系统进行大规模、自动的攻击，大大提高了网络攻击的破坏程度。(页面)

2、人工智能安全风险——数据安全风险

攻击者可以通过网络的内部参数得到网络训练的数据集。人工智能技术还将增强数据挖掘能力，提高隐私泄露风险，比如2018年3月的Facebook数据泄露事件。

3、人工智能安全风险——算法的安全风险

深度学习网络目标函数的定义不准确、不合理或不正确，可能会导致错误甚至有害的结果。错误的目标函数、代价过高的目标函数以及表达能力有限的网络都可能导致网络产生错误的结果。例如，2018年3月，一辆优步自动驾驶汽车发生事故，机器人视觉系统未能及时识别突然出现在道路上的行人，导致行人发生碰撞并死亡。算法的偏差和人工智能的不可解释性也是主要问题。在美国，人工智能算法被用来预测罪犯，一些列表显示许多无辜的人受到了伤害，其中大部分是黑人，甚至系统的开发者也没有合理的解释这个决定。拮抗样本的存在也会导致算法的误判。通过给下面的图片添加一点噪声，人工智能将很有信心地确认熊猫是长臂猿。

4、人工智能安全风险——信息安全风险

有了足够的训练数据，人工智能可以产生用于非法活动的虚假信息。比如人工智能面部修饰DeepFakes，以及最近推出的DeepNude。一些罪犯使用假声音和假视频进行诈骗。现在谷歌已经发明了一种聊天机器人，它可以完全愚弄人们在电话上聊天。

以上就是《人工智能安全风险有哪些?安全在这个行业竟然这么重要》，在分析之前，让我们先简单介绍一下人工智能的应用。人工智能由于其在数据分析、知识提取和自主学习方面的突出优势，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站的其他文章进行学习。

人工智能如何保障用户安全性

我们为什么会将安全性作为是用户体验的基础，这事因为越接近系统底层的技术就会直接影响用户的体验，一出问题就会出现巨大影响。

以现目前技术而言，FACE ID就是一个已经面向市场的人工智能识别额系统，通过人脸的生物特征就能够进行特征识别，并且出错率极低。

人工智能下诞生的人脸识别技术不仅提高了用户的操作安全性，也提升了用户的体验感，在未来能够通过刷脸的形式来进行多种方式的支付。

除了人脸识别之外，在未来还会出现静脉识别等方式，新技术的发展也代表着人工智能对于用户保障安全性越高，这也是必然的趋势。

如何克服使用人工智能带来的风险

随着科学技术的发展，人工智能越来越多地进入到人们的日常生活中。硅谷的专业人士表示，未来五年内，人们将大大受益于使用人工智能所提升的效率，尤其在医疗卫生、金融、物流和零售行业表现更为突出。与此同时，好莱坞大大炒作了人工智能，将其置于人类的对立面，夸大了人工智能带来的威胁。

针对人工智能的讨论涵盖了伦理、法律，以及对现实生活的干预等各个方面。讨论仍将持续很长时间，但应聚焦于当下最可能发生的风险而非好莱坞的臆想。例如，人工智能的代码程序会出错，我们在医疗卫生、金融以及国家防御决策上到底能多大程度地依赖人工智能？就此，需要加大对合理的预防机制的投入，使之能有效抵消程序漏洞、网络攻击、病毒传播的风险。

人工智能之于军事系统的风险不言而喻；但即便在商业用途，它也会带来大量不可预见的负面效应。政府部门有不同的监管机构来检测产品安全（包括环保署、食品和药物管理局、国家公路交通安全管理局、烟酒枪支弹药管理局及其他无数的管理局）。但问题的关键在于，如果产品在设计时加入了能通过监管检测的程序，那么当产品通过检测，被认定为安全，是否意味着该产品真的安全呢？

规范人工智能领域能使风险可控：充实人工智能算法的测试协议、促进网络安全和输入验证程序，并将之细化到各个工业领域和个人设备。政府应就此起草监管条款但避免该设定阻碍创新的发展。