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人工智能安全風(fēng)險分析

來源:全國信息安全標準化技術(shù)委員會      編輯:創(chuàng)澤      時間:2023/6/15      主題:其他   [加盟]

近年來,人工智能保持快速發(fā)展勢頭,但人工智能所帶來的安全風(fēng)險 也不容忽視。

(一)用戶數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,放大隱私信息泄露風(fēng)險

當前,人工智能利用服務(wù)過程中的用戶數(shù)據(jù)進行優(yōu)化訓(xùn)練的情況較為 普遍,但可能涉及在用戶不知情情況下收集個人信息、個人隱私、商業(yè)秘 密等,安全風(fēng)險較為突出。

(二)算法模型日趨復(fù)雜,可解釋性目標難實現(xiàn)

長期以來可解釋性都是制約人工智能用在司法判決、金融信貸等關(guān)鍵 L域的主要因素,時至今日問題尚未解決、且變得更為棘手。由于深度模 型算法的復(fù)雜結(jié)構(gòu)是黑盒,人工智能模型天然缺乏呈現(xiàn)決策邏輯進而使人 相信決策準確性的能力。

(三)可靠性問題仍然制約人工智能關(guān)鍵L域應(yīng)用

由于現(xiàn)實場景中環(huán)境因素復(fù)雜多變,人工智能難以通過有限的訓(xùn)練數(shù) 據(jù)覆蓋現(xiàn)實場景中的全部情況,因此模型在受到干擾或攻擊等情況下會發(fā) 生性能水平波動,嚴重時甚至可引發(fā)安全事故。

(四)濫用誤用人工智能,擾亂生產(chǎn)生活安全秩序

人工智能在對加速社會發(fā)展、提升生產(chǎn)效率等方面產(chǎn)生J大促進作用 的同時,也出現(xiàn)了被濫用誤用、惡意使用的現(xiàn)象,引起威脅社會安全、人 身安全等負面事件。

(五)模型和數(shù)據(jù)成為核心資產(chǎn),安全保護難度提升

人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取以及模型開發(fā)已經(jīng)逐漸變成重資產(chǎn)投入、重 人力投入的工作,算法模型、參數(shù)、加工后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)已成為核心資產(chǎn), 不免遭到覬覦。

(六)網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安多面臨新風(fēng)險

人工智能的目標是模擬、擴展和延伸人類智能,如果人工智能只是單 純追求統(tǒng)計優(yōu)解,可能表現(xiàn)得不那么有“人性”;相反,包含一些人類 政治、倫理、道德等方面觀念的人工智能會表現(xiàn)得更像人、更容易被人所 接受。

  



中國人工智能戰(zhàn)略:高度重視,有效平衡發(fā)展和安全

針對利用人工智能算法從事傳播違法和不良信息,侵害用戶權(quán)益,操縱社會輿論等問題,加強安全管理,推進算法推薦技術(shù)和深度合成技術(shù)依法合理有效利用

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俄羅斯人工智能戰(zhàn)略:關(guān)注人工智能對國家安全影響

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美國人工智能戰(zhàn)略:強調(diào)安全原則,鼓勵企業(yè)行業(yè)自律

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加拿大人工智能戰(zhàn)略:聚焦人工智能應(yīng)用的民眾權(quán)益保護

擬議法案《人工智能與數(shù)據(jù)法》敦促各公司在開發(fā)和部署人工智 能系統(tǒng)時以減輕傷害和偏見風(fēng)險為前提,進而維護加拿大民眾的權(quán)益

英國人工智能戰(zhàn)略:支持創(chuàng)新,建立監(jiān)管框架,暫緩立法

英 國將如何鞏固網(wǎng)絡(luò)強國地位,保障網(wǎng)絡(luò)安全,提升網(wǎng)絡(luò)空間行動能力,明確了英國將積極引領(lǐng)人工智能等七項優(yōu)先技術(shù)領(lǐng)域的安全發(fā)展

人工智能安全標準

20211000-T-469; 20230249-T-469; 20221791-T-469 ;T/CESA 1193-2022

與人工智能直接相關(guān)的安全標準

GB/T38542-2020,GB/T38671-2020,GB/T40660-2021,GB/T41819-2022,GB/T41807-2022,GB/T41806-2022,GB/T41773-2022,GB/T41871-202220230253-T-469

人工智能安全標準白皮書(2023年版)

梳理了人工智能技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀,分析了人工智能面臨的新的安全風(fēng)險,結(jié)合國內(nèi)外人工智能安全政策與標準現(xiàn)狀,指出了人工智能安全標準需求

國家標準 |《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺選型要求》全文發(fā)布

提供工業(yè)模型開發(fā)環(huán)境,支持主流的深度學(xué)習(xí)框架,支持低代碼,可視化的方式開發(fā)工業(yè)模型;支持開展工業(yè)模型訓(xùn)練;支持開展模型測試與評估
 
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