與人工智能系統相關的風險
人工智能（AI）系統面臨許多風險，其中包括中毒攻擊、提取和逃避。這些威脅可能會危及數據的完整性和系統本身的功能，對組織造成重大影響。
理解中毒攻擊
中毒攻擊的特點是篡改用於訓練AI模型的學習數據。罪犯故意修改數據集，以使系統產生錯誤的結果。這對於圖像識別和自然語言處理系統尤為影響，因為回答的可靠性取決於輸入數據的質量。
提取帶來的挑戰
提取對數據保密性構成嚴重威脅。黑客可以在學習階段之後重建或檢索敏感信息，例如模型參數或訓練數據。這種違規行為的影響可能同時損害企業的聲譽和個人數據的保護。
逃避策略
逃避指的是經過操縱的輸入成功欺騙AI系統的過程。這種類型的攻擊突顯了AI模型面臨誤導檢測算法的嘗試所帶來的脆弱性。攻擊者修改輸入信號以轉移預期的結果。這在對於關鍵領域例如基礎設施安全而言構成了嚴重風險。
供應鏈風險管理
AI供應鏈是獨立的，但又是相互依賴的。它基於三個主要支柱：計算能力、AI模型和數據。這個供應鏈中的每個組成部分都必須得到保護，以最小化攻擊風險。供應商內部的漏洞可能會使整個系統面臨重大風險。
組織不足
人為和組織的失誤通常會加劇與使用AI系統相關的風險。缺乏培訓會導致對自動化的過度信任，使用操作員對模型異常行為的警覺性變得較低。此外，所謂的“影子”AI現象，即在組織中使用未經管理的系統，亦增加了攻擊面。
跨系統連接管理
AI系統與其他網絡之間的互聯性可能會創造新的攻擊向量。攻擊者可以利用這些連接來建立被忽略的攻擊路徑。例如，通過外部來源注入惡意提示，考慮到語言模型的複雜性，這帶來了特別難以處理的風險。
建議的預防措施
一系列做法可以減輕這些風險。根據特定風險分析調整AI系統的自主性水平是一個第一步。繪製AI供應鏈地圖也是必不可少的，就像不斷監測系統的必要性。對技術變化和威脅演變保持主動的警覺對於有效的防禦來說是必需的。
培訓和意識的角色
持續對員工進行關於AI系統風險的培訓至關重要。這包括提高對攻擊技術和最佳安全做法的認識。讓高層決策者參與可以確保戰略方向受到對網絡安全問題清晰理解的引導。
常見問題解答
什麼是AI系統中的數據中毒攻擊？
數據中毒攻擊是指操縱人工智能系統的訓練數據，以扭曲其行為或決策。這可能表現為結果的改變並危及系統的完整性。
提取攻擊如何影響AI系統的安全性？
提取攻擊旨在獲取敏感信息，包括訓練數據或模型參數，這使攻擊者能夠在未經授權的情況下複製或利用AI模型，這可能會危害數據的機密性。
AI供應鏈中逃避的主要風險是什麼？
逃避攻擊涉及操縱AI系統的輸入以改變其運作或避免檢測到惡意行為。當多個相互聯繫的元素可能被攻擊時，這一風險會加劇。
如何預測和防範數據中毒攻擊？
為了防範此類攻擊，關鍵在於實施進入數據的驗證技術，採納持續監控的做法，並定期對用於訓練模型的數據集進行審核。
為了保護模型免受提取風險，有哪些最佳做法可以採用？
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員工的培訓和意識在抵抗這些攻擊中的角色是什麼？
員工的培訓和意識對於減少與網絡攻擊相關的風險至關重要。了解與AI相關的脆弱性和威脅能夠使團隊在面對潛在風險時採取主動行為。
哪些工具可以幫助識別AI系統中的異常和潛在威脅？
有多種行為分析、異常檢測和AI系統性能監控工具，可以識別可疑行為並報告潛在威脅。
為什麼在評估AI風險時考慮系統間的互聯性如此重要？
不同系統之間的互聯性為網絡犯罪分子創造了額外的攻擊向量。通過全面評估這些互聯關係，組織可以更好地了解整體風險並制定適當的安全措施。
如何評估AI供應鏈中供應商的網絡安全成熟度？
供應商的網絡安全成熟度可以通過審計、安全評估以及在合同中規定的必要安全標準來進行評估，以確保合作夥伴遵循穩健的安全做法。
