5個驗證人工智能的安全措施

我們需要人類解決所有問題并執(zhí)行日常任務的日子已經(jīng)一去不復返了。人工智能已經(jīng)占領了全世界，引入了巧妙的創(chuàng)新技術和商業(yè)模式，增加了人類自身發(fā)明的范圍，效率和生產力。這使得保護AI系統(tǒng)至關重要，因為它存儲了所有用戶的數(shù)據(jù)和個人信息。

但是，保護能夠根據(jù)環(huán)境改變自身行為的系統(tǒng)本身就是一項挑戰(zhàn)，特別是在我們剛剛開始理解其在服務中的應用程序的全部范圍時。但在我們絕望之前，要知道如果有效采取某些措施，人工智能安全是可能的。

本文分析了其中五個步驟，以維護一個安全，強大和堅固的AI系統(tǒng)。

與團隊交談

這是保護AI系統(tǒng)的關鍵步驟。人們應該定期與他的團隊交流，以確保他們擁有完善和更新的安全概念。每個成員都應該牢牢掌握數(shù)據(jù)分類，隱私原則，數(shù)據(jù)保護技術等基本概念。每個成員都應該能夠理解和實施為保持系統(tǒng)完整和受保護所采取的安全措施，每個人都應該熟練掌握他/她必須扮演的角色。

由于數(shù)據(jù)在人工智能系統(tǒng)中廣泛傳播，因此應該有一個有效的數(shù)據(jù)治理結構，并確保他/她的團隊熟悉它。每個人都應該能夠掌控自己的工作，并對他們在工作和保護系統(tǒng)中所起的作用負責。

執(zhí)行威脅建模

威脅建模用于優(yōu)化網(wǎng)絡安全性，首先確定漏洞，然后設計步驟以減輕可能損害系統(tǒng)的潛在威脅的影響。

威脅建模應該在組件級別和端到端的角度進行，以確保安全性在一開始就集成到系統(tǒng)中，并且在存儲和傳輸數(shù)據(jù)的每個點都滿足安全要求。應仔細檢查不同子系統(tǒng)之間的接口和邊界，以完全驗證這些接口所做的假設。最重要的是，應在威脅模型中檢查所有工作流程，以確保不會遺漏任何可能以任何方式損害系統(tǒng)安全性的內容。

利用基礎安全功能

基礎安全功能可在操作的所有階段保護您的AI系統(tǒng)，從上電到離線。您可以利用其中一些來維護AI項目的安全性，其中包括以下內容。

安全引導

這確保了系統(tǒng)的完整性，使用固件上的加密簽名來保證用戶在系統(tǒng)重新啟動時，它確實完全符合制造商的意圖，而不是跟隨黑客的行為。改變。這樣的系統(tǒng)專門保護根公鑰，確保不會被更改。由于信任身份的根源以這種方式變得不可偽造，因此黑客不可能改變系統(tǒng)的工作和/或竊取數(shù)據(jù)。

密鑰管理

密鑰管理保護密鑰以確保加密算法不會受到威脅。需要確保密鑰材料保留在硬件信任根中，因為其中的策略僅允許應用層客戶端通過應用程序編程接口(API)間接管理密鑰。為了確保持續(xù)保護這些密鑰，必須驗證密鑰的導入和包裝導出的密鑰。

安全更新

由于人工智能不斷適應周圍環(huán)境，隨著時間的推移，人工智能會越來越強大和復雜。這就是為什么應該持續(xù)更新數(shù)據(jù)和模型，同時應該使用端到端安全性保護新模型。為了讓您的AI系統(tǒng)不斷發(fā)展并保持安全免受故障和漏洞的影響，應該通過此基礎功能定期更新。