如何确保人工智能和机器研究项目的安全性
发布时间：2021-06-10 15:55:20 所属栏目：大数据 来源：未知
导读：人工智能和机器学习在带来好处的同时也带来了新的漏洞。本文叙述了几家公司将风险降至最低的方法。 当企业采用新技术时，安全性往往被放在次要位置，以最低的成本尽快将新产品或服务提供给客户似乎更为重要。 人工智能（AI）和机器学习（ML）提供了与早期技
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人工智能和机器学习在带来好处的同时也带来了新的漏洞。本文叙述了几家公司将风险降至最低的方法。
当企业采用新技术时，安全性往往被放在次要位置，以最低的成本尽快将新产品或服务提供给客户似乎更为重要。
人工智能（AI）和机器学习（ML）提供了与早期技术进步相同的漏洞和错误配置的机会，而且还有其特有的风险。随着企业开始进行以人工智能驱动的数字化转型，这些风险可能会变得更大。博思艾伦汉密尔顿公司（Booz Allen Hamilton）的首席科学家爱德华•拉夫（Edward Raff）表示：“不要仓促地进入这个领域。”
与其他技术相比，人工智能和机器学习需要更多的数据，也需要更复杂的数据。数学家和数据科学家开发的算法来自研究项目。拉夫表示，在科学界，直到最近才开始认识到人工智能存在安全问题。
云平台通常要处理大量的工作负载，从而增加了另一个级别的复杂性和脆弱性。毫不奇怪，网络安全是人工智能采用者最令人担忧的风险。德勤上月公布的一项调查显示，62%的采纳者认为网络安全风险是主要的担忧，但只有39%的人表示他们准备应对这些风险。
让问题变得更加复杂的是，网络安全是人工智能使用的首要功能之一。德勤技术、媒体和电信中心的执行董事杰夫•洛克斯（Jeff Loucks）表示，企业在人工智能方面的经验越丰富，他们就越担心网络安全风险。
此外，即使是经验更丰富的企业，也没有遵循基本的安全做法，例如对所有AI和ML项目进行完整的审计和测试。Loucks表示，公司目前在实施这些方面做得不是很好。
AI和ML对数据的需求带来了风险
AI和ML系统需要三组数据：
• 训练数据以建立预测模型
• 测试数据以评估模型的运行情况
• 当模型投入使用时运营数据
虽然实时交易或运营数据显然是一项有价值的企业资产，但很容易忽略也包含敏感信息的训练和测试数据池。
许多用于保护其他系统中的数据的原则可以应用于AI和ML项目，包括匿名化、令牌化和加密。第一步是询问是否需要数据。在准备AI和ML项目时，收集所有可能的数据，然后看看可以做些什么。
关注业务成果可以帮助企业将收集的数据限制在所需的范围内。为教育机构分析学生数据的Othot公司的首席技术官约翰•阿巴蒂科（John Abbatico）表示，数据科学团队非常渴望数据，他们在处理学生数据时明确表示，高度敏感的PII（个人身份信息）不是必需的，也永远不应该包含在提供给他们团队的数据中。
当然，错误是会发生的。例如，客户有时会提供敏感的个人信息，如社会保险号。这些信息不会提高模型的性能，但会带来额外的风险。阿巴蒂科表示，他的团队已经制定了一套程序来识别PII，将其从所有系统中清除，并将错误通知客户。
人工智能系统还需要情景数据，这可能会极大地扩大公司的暴露风险。假设一家保险公司想要更好地掌握客户的驾驶习惯，它可以购买购物、驾驶、位置和其他数据集，这些数据集可以很容易地交叉关联并与客户账户匹配。这种新的、呈指数级增长的数据集对黑客更具吸引力，如果被攻破，对公司的声誉也会造成更大的破坏。
人工智能的安全设计
有很多数据需要保护的一家公司是在线文件共享平台Box。Box使用AI提取元数据，并提高搜索、分类等能力。Box的CISO拉克希米•汉斯帕尔（Lakshmi Hanspal）表示，Box可以从合同中提取条款、续订和定价信息。Box的大多数客户内容分类要么是用户定义的分类，要么是被完全忽视。他们坐在堆积如山的数据上，这些数据可能对数字化转型有用。
汉斯帕尔说，保护数据是Box的一个重要事项，同样的数据保护标准也适用于人工智能系统，包括训练数据。Box建立信任并保持信任。
这意味着所有系统，包括新的人工智能项目，都是围绕核心数据安全原则构建的，包括加密、日志记录、监控、身份验证和访问控制。汉斯帕尔指出，数字信任是其平台与生俱来的，他们将其付诸于实践。
Box对传统代码和新的AI和ML支持的系统都有一个安全的开发流程。汉斯帕尔说：“我们在开发安全产品方面与ISO的行业标准保持一致。设计上的安全性是内置的，而且有制衡机制，包括渗透测试和红色团队。”
数学家和数据科学家在编写AI和ML算法代码时通常不担心潜在的漏洞。当企业构建AI系统时，他们会借鉴现有的开源算法，使用商业的“黑匣子”AI系统，或者从零开始构建自己的AI系统。
对于开放源码，攻击者有可能嵌入恶意代码，或者代码包含漏洞或易受攻击的依赖项。专有商业系统还使用开放源代码，以及企业客户通常无法查看的新代码。
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