什么是人工智能安全

数据是训练人工智能模型的基础，因此有效的数据治理至关重要。企业需要制定明确的政策和流程，管理用于训练AI模型的数据质量、隐私和安全性。这包括了解AI模型如何跨不同层与客户数据交互和使用。

运行人工智能应用程序和训练模型需要强大的计算基础设施。AI训练消耗大量计算资源，因此组织需要具备足够的处理能力和可扩展性来支持其AI系统。

组织必须确保拥有足够的数据存储容量和有效的数据管理流程，以处理训练无偏AI系统所需的大量训练数据。维护数据的准确性和质量对于开发可靠和值得信赖的AI至关重要。

人工智能可用于提高应用程序安全性，帮助防御诸如服务器端请求伪造、SQL注入、跨站点脚本和分布式拒绝服务等攻击。此外，还可以开发基于AI的系统来识别入侵并自我调整以更好地执行安全任务。

机器学习还可用于识别发生的欺诈或受损用户行为。专家预测，人工智能将越来越多地用于网络安全自动化操作。

虽然人工智能为安全性带来了诸多好处，但开放权重AI模型（如Stable Diffusion）也存在风险，因为它们的安全措施可能会被训练掉，从而导致开发出危险的功能。研究人员建议对此类AI模型进行发布前审计和成本效益分析。

机器学习可以扩大威胁搜索范围，提高入侵检测系统的效率，有助于防御网络攻击。

AI技术可以学习恶意软件的典型行为，帮助阻止勒索软件等攻击，提高终端安全性。

机器学习能够实时识别欺诈或被入侵的应用程序，保护应用程序的安全。

AI可用于创建云环境的用户配置文件系统，加强系统安全和隐私保护。

将AI与网络安全工具集成，可实现安全事件的自动化响应和处理。

利用AI技术整合多个安全数据源，提高对高级持续威胁的检测和响应能力。

古代哲学家和数学家开始研究机械或“形式”推理，为人工智能安全奠定了基础。

图灵的计算理论、控制论、信息论和神经生物学的发现，促进了研究人工智能的可能性。

2023年，28个国家举行首次全球人工智能安全峰会，呼吁国际合作管理人工智能的挑战和风险。

2024年，16家全球人工智能科技公司在某峰会上就人工智能发展做出安全承诺。

2016年至2022年，127个国家通过的与人工智能相关的法律数量从1项增加到37项。

2024年，某研究所发布了“开源测试工具集”，用于评估知识、推理和自主性等领域的人工智能安全性。