人工智能应用安全标准 AI安全范围


其实人工智能应用安全标准的问题并不复杂,但是又很多的朋友都不太了解AI安全范围,因此呢,今天小编就来为大家分享人工智能应用安全标准的一些知识,希望可以帮助到大家,下面我们一起来看看这个问题的分析吧!
一、AI安全范围
AI人工智能安全问题可以分为以下几类:
图像识别、图像欺骗等会导致自动驾驶出问题,谷歌也做了一些研究,如果模型文件被黑客控制恶意修改,并且给它学习,会产生完全不一样的结果。
2、AI人工智能引入的第三方组件问题;
这些组件也会存在问题,包括对文件、网络协议、各种外部输入协议的处理都会出问题。被黑客利用,带来的是灾难性的毁灭,所以现在产业界学术界都非常关注AI的这个方面。
现在的AI人工智能不可避免的会引入网络连接,网络本身的安全风险也会将AI人工智能带入风险的深坑;
但是很多人不会去考虑潜在风险,特别是最广大的消费者。可能很多人会说:有授权、需要登录、有指纹认证、有面部识别,哪有那么危险!可是你不要忘记,这些所谓的安全验证,最终的表现形式还是数据化,无论他是处理、传输、或者是存储,只要是数据化的东西都是可复制、可获取、可编辑的。数据安全的问题存在于数据的整个生命周期,从数据获取、传输、存储、使用等环节,数据的机密性、数据的完整性、数据的可用性等都是系统安全的重要环节。
二、人工智能遵循的四大基本道德
1、人工智能的发展,需要遵守的四个AI伦理原则:
2、第一个原则是安全可控是最高原则;
3、第二个是促进人类平等地获得技术和能力是创新愿景;
4、第三个则是人工智能的存在价值不是超越人、代替人,而是教人学习和成长;
5、第四个是人工智能的终极理想应该是带给我们更多的自由和可能。
6、世界上不只有大公司需要AI的技术和能力,几千万的组织都需要。防止技术的不平等,导致人们在生活、工作上的不平等,这是我们需要思考的。
三、人工智能安全是指什么
1、ETSI发布了有关AI安全的报告。ETSISAI主席AlexLeadbeater在记者采访中指出,该报告描述了基于机器学习的基于AI的系统和解决方案的安全保护问题,以及在AI生命周期的每个阶段与机密性,完整性和可用性相关的挑战。人工智能面临许多挑战,包括偏见,道德规范和在规则内部署的能力,许多应用对于自动化网络的安全性而言已变得至关重要。
2、人工智能(AI)在社会的数字化转型中起着关键作用。很难想象,没有一个在各种商品和服务上都没有人工智能的世界,在工作,金融,医疗保健,安全和农业领域已经发生了许多变化。人工智能对于欧洲的绿色交易和疫情后的经济复苏至关重要。
3、作为一门科学学科,人工智能包括多种方法和技术,例如机器学习,机器推理和机器人技术。因此,涵盖人工智能,机器人技术和相关技术的道德方面的法规是关键目标。
4、欧洲议会也对此发出了声音,欧洲议会已经宣布,在2021年的头几个月中,将以规制的形式对算法进行规范。它成立了一个特别的临时议会委员会(AIDA),以分析AI对欧盟经济的影响。
5、ETSI将人工智能定义为系统处理显式和隐式表示的能力,以及执行由人类执行的被认为是智能的任务的程序。在机器学习和深度学习技术的发展以及数据分析技术的广泛应用的推动下,一系列技术正在继续朝着完全适用性的方向发展。
6、“AI显而易见的一件事是,大多数历史安全模型都不太适合。因此,AI本质上是高度并行,高度分布式的。它既是威胁自身,也威胁其他AI。”Leadbeater说。
7、人工智能可以促进新一代产品和服务的开发,包括在欧洲公司已经占据优势地位的行业中,例如循环经济,农业,医疗保健,时尚和旅游业。实际上,它可以提供更平滑,更优化的销售路径,改善机械维护,提高产量和质量,改善客户服务并节省能源。
8、人工智能已成为社会变革的最强大动力之一:它正在改变经济,影响政治并重塑公民的生活和互动。与人工智能相关的许多具体的道德和法律问题已经出现在各个领域,例如责任,保险,数据保护,安全,合同和犯罪。数据保护在AI与法律之间的关系中起着重要作用,因为许多AI应用程序涉及对个人数据的大量处理,包括基于该数据对人进行针对性和个性化处理。
9、基于人工智能的系统正在以多种形式淡化人类和社会世界:工厂中的工业机器人,家庭和医疗设施中的服务机器人,交通中的自动驾驶汽车和无人飞机,电子商务和金融中的自动电子代理,将军事和智能通信设备集成到每个环境中。
10、当然,并非所有算法都涉及AI,但是每个AI系统(如每个计算机系统)都包含算法,其中一些算法处理直接影响AI功能的任务。尽管AI系统包含许多算法,但也可以将其视为单个复杂算法,将执行其各种功能的算法与通过触发相关的较低级算法来协调系统功能的高级算法结合起来。
11、人工智能,区块链和大数据技术在全球数据处理基础架构中的相互作用可以带来许多好处:改善信息访问;全球知识的产生和传播;节省成本,提高生产率和创造价值;以及新的高薪创意工作。
四、人工智能安全与人工智能区别
人工智能安全与人工智能的区别在于它们所关注的焦点和目标不同。
人工智能是指通过机器模拟人类智能的能力,包括学习、推理、感知等,以完成各种任务。
而人工智能安全则是针对人工智能系统的安全问题进行研究和保障,旨在防止潜在的威胁和风险,确保人工智能系统的可信度、稳定性和隐私保护。
具体来说:1.人工智能安全和人工智能是不同的概念。
2.人工智能安全关注的是人工智能系统的安全性和保障措施,如防止黑客入侵、保护数据隐私等;而人工智能则专注于模拟人类智能、完成各种任务的技术和应用。
3.人工智能安全的研究和实践包括对人工智能系统的漏洞和安全风险进行分析与修复、开发应对策略与安全算法、设计安全机制与认证措施等。
因此,人工智能安全是在保障人工智能系统的同时,防范可能对社会、个人、机构等带来的负面影响。
五、人工智能的安全评估和测评包括
1、人工智能数据安全风险评估平台包括风险评估、数据集管理、知识库管理、威胁情报等功能,用于对特定人工智能应用场景中的数据安全风险进行总体评估和评级,以及数据集管理和知识库建设。
2、该平台设定了安全基线,开发用于敏感数据探测、数据质量检测、数据差异检测、漏洞检测以及脆弱性检测的工具。基于检测工具汇集的数据实现数据安全风险信息实时收集、自动推送、智能分析、量化评估与诊断分级。针对人工智能应用场景中的数据安全实现多层级、多维度风险评估,为企业对人工智能系统开展自评以及第三方测评机构针对人工智能项目开展风险评估和产品认证提供技术、工具和平台。
关于本次人工智能应用安全标准和AI安全范围的问题分享到这里就结束了,这篇文章只是小编的分享,并不能代表大家观点和客观事实,仅仅给大家作为参考交流学习哦!如果解决了您的问题,我们非常高兴。
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