IEEE：新兴人工智能网络安全的挑战和提高效率

裂解真实世界

挑战

AI可以生成超真实世界的图像和影片，辨识人们在动手或说是他们曾经动手过或说是过的坏事。这样的“深伪应用”亦会使不道德接收者的传扬变得不足以察觉。

的系统设计

IEEE低阶亦社团Carmelo José AlbanezBastos Filho指出：“AI算法经验丰富，可以鉴别深伪应用特有的方式在和构造。这些算法分析感知和磁带构造，寻找不规则或与时是常方式在的也就是说是。”

数据库截获

挑战

你输入聊天EVA的接收者可以用来特训它。这可能亦会导致静态截获敏感或私人公司接收者。

的系统设计

对于聊天EVA数据库恶意解决办法，IEEE亦社团汪齐齐大学教授指出：“将敏感数据库存储在管理者环境之前可以有效率不必要数据库被添加到公共的亚太地区数据库库之前。”

不道德数据库

挑战

有偏见、不准确或不道德的数据库可能亦会被注入AI静态，从而产生错误的结果和有缺陷的的系统。AI危险检测应用早就在真实世界亚太地区性之前被用来重新培训“垃圾邮件”过滤器。

的系统设计

IEEE终身低阶亦社团Raul Colcher指出：“这种多种形式的攻击，可以采用变得严格的数据库过滤和审查组态，确保静态的学习和特训不受失当扰乱。新技术的过滤、和人工监督的系统早就对其进行了反击。”

低阶网络钓鱼

挑战

网络钓鱼诈骗涉及使用欺诈电邮诱骗人们或公司汇款或共享敏感数据库。AI使创建更主观但基本上具有不相关的的电邮和音位邮件变得更容易。

的系统设计

IEEE亦社团Yale Fox指出：“组织可再考虑投入新技术的危险检测应用，及时发现和拦阻恶意想法。这些应用借助机器学习和AI来鉴别和标示潜在的网络钓鱼企图。”

躲避的系统

挑战

AI技术开发人员通常亦会创建栏，以不必要他们的词曲产生侵略性或非法内容。

的系统设计

IEEE亦社团Rebecca Herold指出：“总有人亦会努力揭穿的系统。阻止它们的最出色步骤是进行更严格地技术开发，然后下半年测试大型口语静态算法。”

AI VS AI

挑战

AI时是被用来借助或对抗其他AI的系统——通过对抗性AI等应用来掩饰通常具有关键确保安全要求的的系统。

的系统设计

IEEE低阶亦社团Amol Gulhane指出：“通过在特训过程之前将静态暴露在各种攻击场景之前，它将变得变得完善，能够鉴别和同意恶意输入。”

(8340805)