5个验证人工智能的安全措施

我们需要人类解决所有问题并执行日常任务的日子已经一去不复返了。人工智能已经占领了全世界，引入了巧妙的创新技术和商业模式，增加了人类自身发明的范围，效率和生产力。这使得保护AI系统至关重要，因为它存储了所有用户的数据和个人信息。

但是，保护能够根据环境改变自身行为的系统本身就是一项挑战，特别是在我们刚刚开始理解其在服务中的应用程序的全部范围时。但在我们绝望之前，要知道如果有效采取某些措施，人工智能安全是可能的。

本文分析了其中五个步骤，以维护一个安全，强大和坚固的AI系统。

与团队交谈

这是保护AI系统的关键步骤。人们应该定期与他的团队交流，以确保他们拥有完善和更新的安全概念。每个成员都应该牢牢掌握数据分类，隐私原则，数据保护技术等基本概念。每个成员都应该能够理解和实施为保持系统完整和受保护所采取的安全措施，每个人都应该熟练掌握他/她必须扮演的角色。

由于数据在人工智能系统中广泛传播，因此应该有一个有效的数据治理结构，并确保他/她的团队熟悉它。每个人都应该能够掌控自己的工作，并对他们在工作和保护系统中所起的作用负责。

执行威胁建模

威胁建模用于优化网络安全性，首先确定漏洞，然后设计步骤以减轻可能损害系统的潜在威胁的影响。

威胁建模应该在组件级别和端到端的角度进行，以确保安全性在一开始就集成到系统中，并且在存储和传输数据的每个点都满足安全要求。应仔细检查不同子系统之间的接口和边界，以完全验证这些接口所做的假设。最重要的是，应在威胁模型中检查所有工作流程，以确保不会遗漏任何可能以任何方式损害系统安全性的内容。

利用基础安全功能

基础安全功能可在操作的所有阶段保护您的AI系统，从上电到离线。您可以利用其中一些来维护AI项目的安全性，其中包括以下内容。

安全引导

这确保了系统的完整性，使用固件上的加密签名来保证用户在系统重新启动时，它确实完全符合制造商的意图，而不是跟随黑客的行为。改变。这样的系统专门保护根公钥，确保不会被更改。由于信任身份的根源以这种方式变得不可伪造，因此黑客不可能改变系统的工作和/或窃取数据。

密钥管理

密钥管理保护密钥以确保加密算法不会受到威胁。需要确保密钥材料保留在硬件信任根中，因为其中的策略仅允许应用层客户端通过应用程序编程接口(API)间接管理密钥。为了确保持续保护这些密钥，必须验证密钥的导入和包装导出的密钥。

安全更新

由于人工智能不断适应周围环境，随着时间的推移，人工智能会越来越强大和复杂。这就是为什么应该持续更新数据和模型，同时应该使用端到端安全性保护新模型。为了让您的AI系统不断发展并保持安全免受故障和漏洞的影响，应该通过此基础功能定期更新。