Databricks
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理解人工智能安全
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内容提要
随着组织加速采用人工智能（AI），必须加强数据安全措施以应对新风险。AI安全旨在保护系统和数据免受未授权访问和恶意活动。虽然AI可以自动化安全措施，但也可能引入新漏洞。因此，了解特定AI应用的脆弱性和风险管理至关重要，以确保合规并降低潜在损失。
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关键要点
- 组织在加速采用人工智能（AI）的同时，必须加强数据安全措施以应对新风险。
- 数据是组织最有价值的资产之一，必须保护以确保AI系统的安全。
- AI安全指保护人工智能系统、模型和数据免受未授权访问和恶意活动的措施和策略。
- AI可以自动化安全措施，但也可能引入新漏洞，需了解特定AI应用的脆弱性和风险管理。
- AI在网络安全的各个阶段都有应用，包括实时数据分析、对抗性测试、风险识别和评估等。
- AI引入的新风险包括数据操作风险、模型操作风险、模型部署和服务风险以及操作和平台风险。
- 了解与特定AI用例相关的脆弱性比分析所有可能的威胁场景更为重要。
- AI系统的安全问题可能导致高昂的成本，包括个人数据泄露和社会经济不平等的伦理困境。
- 缺乏透明度可能导致对AI系统的不信任和抵制，AI也可能被用于传播虚假信息。
- 组织需跟上新法规的步伐，以应对技术进步带来的合规责任。
- 实施安全的AI框架将有助于保护AI系统，Databricks AI安全框架（DASF）提供了更深入的理解和管理建议。
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