人工智能（AI）的出现给社会的几乎每个领域带来了革命性的变化。然而，人工智能的前景光明的能力也伴随着重大挑战，特别是在网络安全方面。
保护机器学习工作流程对于保护这些组织免受新兴威胁至关重要，而对抗性人工智能就是其中之一。
什么是对抗性人工智能？
简单来说，对抗性人工智能是指一组用于欺骗人工智能系统的技术。通过利用人工智能模型中的漏洞，对手可以欺骗这些系统做出有利于攻击者动机的错误决策。这些技术近年来变得异常流行。
微软进行的一项调查显示，仅 2022 年，所有人工智能网络安全事件就有 30% 使用了对抗技术。尽管存在危险，但不幸的是，大多数组织都没有做好充分准备，微软发现大约 90% 的公司缺乏应对对抗性 AI 攻击的任何策略。
考虑到每一次与人工智能相关的对抗性攻击都有可能被归类为组织网络安全的“严重”事件，从而对声誉和收入造成重大损害，这一点尤其令人担忧。
当前网络安全解决方案的差距
尽管网络安全解决方案取得了进步，但仍然存在巨大差距，导致组织容易受到对抗性人工智能的攻击。网络安全传统上专注于保护网络、设备和软件应用程序免受威胁。
然而，人工智能给网络安全带来了新的维度，需要新的防御方法。许多现有解决方案忽视了人工智能特定的考虑因素，包括身份验证、职责分离、输入验证和拒绝服务缓解。
如果不解决这些问题，人工智能/机器学习服务可能仍然容易受到不同技能水平的对手的攻击，从新手黑客到国家资助的参与者。
克服挑战：安全人工智能的关键要素
为了建立针对对抗性人工智能的强大防御措施，我们必须将安全性融入到人工智能系统的结构中。以下是需要考虑的四个关键要素：
- 偏差识别： 人工智能系统的设计应能够识别数据和模型中的偏差，而不会在决策过程中受到这些偏差的影响。要实现这一目标，需要不断学习和更新系统对偏见、刻板印象和文化结构的理解。通过识别和减轻偏见，我们可以保护人工智能系统免受利用这些偏见的社会工程攻击和数据集篡改。
- 恶意输入识别： 一种常见的对抗性人工智能策略是引入恶意制作的输入，旨在引导人工智能系统误入歧途。因此，机器学习算法必须能够区分恶意输入和良性“黑天鹅”事件，拒绝对结果产生负面影响的训练数据。
- 机器学习取证能力： 透明度和问责制是道德人工智能的基石。为此，人工智能系统应该具有内置的取证功能，为用户提供对人工智能决策过程的清晰洞察。这些功能充当“人工智能入侵检测”的一种形式，使我们能够追溯到分类器做出决定的确切时间点、哪些数据影响了它，以及它是否值得信赖。
- 敏感数据保护： 人工智能系统通常需要访问大量数据，其中一些数据可能是敏感的。人工智能的设计应该能够识别和保护敏感信息，即使人类可能无法意识到其敏感性。
重要的是，保护机器学习模型免受对抗性人工智能的攻击并不是一项一次性任务，而是一个持续的过程，涵盖机器学习模型的整个生命周期，从开发到部署以及攻击期间。
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确保机器学习工作流程免受对抗性人工智能的侵害不仅仅是必要的；这是保护企业和客户的义务。
通过将这些元素整合到 AI 系统中，可以为保护 AI 免受对抗性威胁奠定坚实的基础。
