人工智能的七大常见网络安全陷阱“悟空体育官网入口”

你的公司早已开始用于人工智能（AI）了，但是你否有效地掌控了人工智能所牵涉到的风险？人工智能是一个新的快速增长渠道，有可能提升生产力和提高客户服务。但是，你必须评估牵涉到到网络安全的风险管理。

首先，你在考虑到人工智能趋势的时候就应当把风险划入其中。为什么人工智能沦为一种新的网络安全威胁？人工智能现在是一个蓬勃发展的行业，大型企业、研究人员和创业公司都在希望充分利用这一趋势。从网络安全的角度来看，注目人工智能有几个理由，你的威胁评估模型必须根据以下发展情况展开改版。

早期人工智能有可能生产一种欺诈的安全感目前生产中的大多数机器学习方法都会拒绝用户获取训练数据集。有了这些数据，应用于就可以作出更佳的预测。

但是，在确认这些数据集要包括哪些数据方面，最终用户的辨别是一种最重要因素。如果黑客找到了监督过程的运作模式，那么这种监督式自学方法就不会受到影响。实质上，黑客可以通过仿效安全性代码来躲避机器学习的检测。

基于人工智能的网络安全为人类带给了更好工作机会很少有企业不愿倚赖机器获取的安全性。因此，网络安全领域的机器学习可以给人类带给了更加多的工作机会。

WIRED杂志总结了如下：“机器学习最少见的角色是可选的，它就看起来一个哨兵，而不是万能的。”人工智能和机器学习工具不会标记出有必须审查问题，随着这些问题更加多，人类分析师就必须对这些数据展开审查，从而作出下一步要求。

黑客们开始用于人工智能进行反击与任何技术一样，人工智能可用作防卫，或者反击。史蒂文斯理工学院的研究人员证明了这一事实，他们在2017年分析了4300万用户档案后，用于人工智能顺利地说出了27％的用户LinkedIn密码。

在防御者手中，这样的工具可以协助警告最终用户他们的密码设置较强，而在攻击者手中，这样的工具就是一种安全性威胁。必须理解的少见错误如果防止了以下错误，你就有可能在企业的组织中顺利地用于人工智能技术。1、没周全地考虑过可解释性所带给的挑战当你用于人工智能的时候，你否需要说明它的运作和建议方式吗？如果无法，你就很有可能拒绝接受（或者拒绝接受）人工智能的建议而无法对其展开评估。通过对人工智能明确提出的建议展开逆向设计，可以解决这一挑战。

2、在不理解厂商模式的情况下用于他们获取的人工智能一些企业要求从外部出售人工智能或者出售许可，而不是自己内部研发人工智能技术。这种方法与任何战略决策一样都不存在着缺点，你无法信任厂商的建议。你必须就系统如何维护数据以及人工智能工具可以采访哪些系统明确提出详尽的问题，拒绝厂商说明他们对数据和机器学习的假设，可以解决问题这一挑战。

3、没分开测试人工智能的安全性当你用于人工智能或者机器学习工具的时候，你必须将大量数据输出进来。这就必须你信任该系统，所以你必需从网络安全的角度对该系统展开测试。例如，考虑到否可以通过SQL流经或者其他黑客技术侵略到系统中。

如果黑客可以毁坏人工智能系统中的算法或者数据，那么企业决策的质量就不会受到影响。4、企业的组织缺少人工智能网络安全技能要展开人工智能的网络安全测试和评估，你就必须技能娴熟的员工。失望的是，很少有网络专业人员需要胜任这个工作。

所幸的是，人才发展计划可以解决问题这个问题。你可以为企业的网络安全专业人士获取提供证书、参与会议、用于其他资源来非常丰富人工智能科学知识的机会。5、出于安全性的考虑到而几乎忽视人工智能上面这些少见错误可能会让你实在完全避免用于人工智能和机器学习是个明智之举。

这有可能是十年前的作法，而如今人工智能和机器学习早已渗透到你工作所用于的每个工具中了。忽视这个趋势以最大限度减少风险，只不会让你的企业的组织面对更大的风险，还不如主动地去找寻利用人工智能的解决方案。例如，你可以用于安全性聊天机器人更加便利地为你的员工获取安全性。

6、对于通过人工智能构建转型的期望太高以不合理的期望值而开始实行人工智能将不会造成安全性和生产力方面的问题，不要试图用人工智能解决问题企业的组织中的所有业务问题。从安全性角度来看，如此普遍的实行将十分无法把触。忽略，你应当使用较低风险的方法：一次将人工智能应用于一个领域，例如自动继续执行常规安全性管理任务，然后渐渐扩大范围。

7、不不愿把现实的数据转交人工智能解决方案大多数开发人员和技术人员讨厌通过设置测试环境来减少风险。这是一个很好的原则，有一点用于。但是用作人工智能的时候，这种方法就有它的局限性了。

要理解你的人工智能系统否确实安全性，你就必须获取现实的数据：客户信息、财务数据或者其他内容。如果所有这些信息你都不不愿交出来，那么你就总有一天无法评估使用人工智能的安全性风险或者生产力优势。以全对外开放视角使用人工智能在企业中用于人工智能认同不存在着危险性和风险。但是，可以通过培训、主动管理监督和防止这七个错误来把触这些风险。

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