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学习如何将安全性融入人工智能
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
人工智能正在改变软件开发，同时带来了新的安全风险。开发者和安全专家需学习如何确保AI应用的安全。freeCodeCamp YouTube频道发布了一门由安全专家Robert Herbig主讲的新课程，内容涵盖AI与传统应用安全的区别、AI系统的威胁建模、输入输出风险及防止敏感数据泄露的方法。Robert强调，安全应是AI开发的基础，而非事后考虑。
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关键要点
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人工智能正在改变软件开发，同时带来了新的安全风险。
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开发者和安全专家需学习如何确保AI应用的安全。
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freeCodeCamp YouTube频道发布了一门新课程，由安全专家Robert Herbig主讲。
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课程内容包括AI与传统应用安全的区别。
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学习如何进行AI系统的威胁建模，识别潜在弱点。
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了解输入输出风险，包括提示注入和对抗性示例。
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学习防止敏感数据泄露的方法。
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Robert强调，安全应是AI开发的基础，而非事后考虑。
❓
延伸问答
人工智能如何改变软件开发的安全性？
人工智能改变软件开发的方式，同时引入了新的安全风险，开发者需要学习如何确保AI应用的安全。
Robert Herbig的新课程主要讲了什么内容？
课程主要讲解AI与传统应用安全的区别、AI系统的威胁建模、输入输出风险及防止敏感数据泄露的方法。
什么是AI系统的威胁建模？
AI系统的威胁建模是识别潜在弱点的过程，包括分析被污染的训练数据和供应链攻击等风险。
如何防止AI应用中的敏感数据泄露？
学习输入输出风险管理，包括防止提示注入和对抗性示例，以保护敏感数据。
为什么安全性应该是AI开发的基础？
安全性应作为AI开发的基础，而非事后考虑，以确保应用的整体安全性。
AI与传统应用安全有什么区别？
AI模型的安全性与标准网页应用的安全性不同，需针对AI特有的风险进行专门的安全措施。
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