AI安全保卫战

AI安全保卫战

目录

😊 介绍
😊 人工智能失败案例
😊 保护人工智能的挑战
😊 保护数据源
😊 控制、访问和加密
😊 生产数据的安全保障
😊 在人工智能管道中操作安全
😊 行动呼吁

介绍

大家好，我是英特尔公共部门的首席解决方案架构师达林·普尔西弗。欢迎来到“拥抱数字转型”，在这里，我们将探讨如何利用人、流程和技术实现有效的变革。在今天的节目中，我们将讨论人工智能和安全的关系。最近，我有机会为一些高中和大学的学生教授课程。这个系列课程历时约八周，专家们会就人工智能的不同方面与学生进行交流。他们邀请我来谈谈如何确保人工智能运营的安全性。和这些学生交谈是非常有趣的，他们也提出了许多有意思的问题。今天，我们将探讨一下他们对人工智能的反馈以及我要求他们做的一些研究。

人工智能失败案例

😊 微软 Tay

微软 Tay 是一个聊天机器人，最初在 Twitter 上运行良好。但随着人们发现它是一个机器人，他们开始通过给它种族主义评论来操纵它，使其变得非常种族主义和歧视。

😊 亚马逊招聘工具

亚马逊的招聘工具最初使用了他们所雇佣的人员的所有简历作为输入数据。但这些简历主要来自男性，导致这个工具偏向性地排斥了几乎所有的女性候选人。

😊 苏格兰足球俱乐部

苏格兰的一个足球俱乐部开发了一个球追踪系统，旨在跟踪球和球员，并帮助制定更好的比赛策略。但当他们首次启用它时，裁判是个秃头，结果系统开始跟踪裁判而不是球。

😊 Uber 自动驾驶汽车

Uber 的自动驾驶汽车曾导致一起非常严重的事故，造成一名行人死亡。事后调查发现，这辆车只被训练用于识别行人在人行道上行走的情况，而没有考虑到人在人行道外的情况。

保护人工智能的挑战

在部署人工智能解决方案时，我们需要问自己一些问题：

• 推理位置：我在哪里进行推理？
• 部署位置：我的模型将部署在哪里？
• 模型更新：我需要多频繁地更新模型或算法？

此外，我们还需要考虑如何将人工智能纳入 DevOps 流程，以确保安全性和操作性。

保护数据源

😊 确定数据来源

确保您了解数据的来源，并考虑使用版本控制系统来管理数据，以及确保测试数据的一致性。

😊 加密

对数据、模型和数据流进行加密，确保安全性。

😊 访问控制

实施访问控制和身份验证，以限制对模型和数据的访问，并采取零信任策略。

控制、访问和加密

在整个人工智能管道中，我们需要实施严格的控制、访问和加密措施：

• 对模型和数据进行版本控制。
• 确保模型与特定应用程序绑定，避免误用。
• 对数据进行加密，并考虑使用 Intel 的安全技术进行数据使用加密。

生产数据的安全保障

保护生产数据非常关键，因为它可能是我们的 AI 算法的关键输入。在保护生产数据时，我们需要：

• 在边缘进行推理，以尽量减少数据在传输过程中被篡改的风险。
• 考虑使用 FPGA 进行数据流加密和规范化，以减少延迟。

在人工智能管道中操作安全

在操作 AI 时，我们需要：

• 自动化尽可能多的任务，减少人为失误。
• 将安全性纳入 AI 的开发和部署流程中。
• 确保模型在各个阶段都受到保护，包括开发、训练、测试、部署和推理阶段。

行动呼吁

保护数据对于确保 AI 成功至关重要。请立即开始实施最佳安全实践，包括在 AI 管道中运营安全性，并使用版本控制和加密来保护数据。感谢您收听今天的“拥抱数字转型”节目，如果您喜欢我们的节目，请在您喜爱的播客网站或 YouTube 频道上给我们五星评价。要了解更多有关数字转型的信息，请访问我们的网站。在下