信息安全：物联网行业内的人工智能安全

人工智能攻击的潜力是巨大的，这一点不容忽视。从图表中可以明显看出，网络攻击以多种形式出现，并导致不同的后果。例如，人工智能驱动的对核能工业的攻击可能会产生灾难性的后果，甚至可能摧毁整个国家。

那么，什么是人工智能安全，以及它在物联网保护中扮演什么角色呢？

人工智能安全是指一系列实践、策略和措施，旨在保护人工智能系统、机器学习模型及相关技术免受潜在威胁、漏洞和恶意活动的影响。它确保人工智能系统在其整个生命周期内保持完整性、机密性、可用性，并符合道德使用标准。人工智能安全的范畴包括：

- 数据安全：确保人工智能系统使用的数据保持机密性、完整性和可用性。这包括加密、访问控制、安全数据存储和数据匿名化等措施，以防止未经授权的访问或数据泄露。

- 隐私保护：作为人工智能安全的一部分，隐私保护可以分为两个领域。差分隐私涉及在数据中引入受控干扰以保护个人隐私，同时不影响数据的总体有用性。联邦学习则允许将训练过程分散到多个设备上，以防止原始数据泄露。

- 信息安全：人工智能系统也可能成为恶意软件和入侵企图的目标。实施入侵检测系统和实时监控有助于识别和缓解这些威胁，即漏洞管理。

值得注意的是，随着新威胁的出现和人工智能系统的发展，需要不断监控和调整安全措施。威胁情报和补丁管理意味着定期应用更新和补丁来修复漏洞，是必要的保护方法。

除了上述内容外，还需要事件响应和恢复。安全事件响应包括用于解决安全漏洞或攻击的协议。灾难恢复作为一种善后措施，有助于计划在事件发生后恢复正常操作。

可解释性和透明度是人工智能安全的另一个层面，它确保了人工智能模型的可解释性和透明度。这对于识别漏洞和理解决策方式至关重要。透明的模型更易于审计和调试。

人机交互安全确保了人与人工智能系统之间的交互是安全的。这包括保护用户数据、防止冒充攻击，以及确保AI生成的输出不会被用于恶意目的。

模型安全侧重于保护AI模型本身免受对抗性攻击、模型反转攻击和中毒攻击等攻击。例如：

- 对抗性扰动：精心设计的恶意输入，旨在欺骗AI模型做出错误的预测。

- 转移攻击：跨不同AI模型工作的对抗性攻击。

- 白盒和黑盒攻击，取决于攻击者对目标模型架构的了解。

偏见和公平性是人工智能安全性中的一个重要方面，涉及检测和减少数据和模型中的偏见的技术，同时确保预测是公平的。这包括偏见缓解技术——识别和减少训练数据中偏见的技术，以及公平意识学习，旨在设计在不同人口群体中做出公平预测的模型。

生命周期安全性涵盖了在AI系统的整个生命周期中应实施的措施，从设计和开发到部署和退役。这包括安全的编码实践、定期更新和系统的正确处置。

监管合规性规定，人工智能系统必须遵守相关法规，例如数据保护法（例如GDPR）、行业特定法规和道德准则。这引导我们研究人工智能伦理安全，确保人工智能系统的开发和部署符合道德使用政策的道德规范。

最后，混合AI-人类安全同样重要，因为它提供人机交互安全性，将人类专业知识与AI分析相结合，用于威胁检测和整体人类监督，确保AI决策接受人工审查。

采取哪些措施？

为了使用AI安全性来防止IoT和IIoT攻击，需要采取多方面的方法。特别小心地处理数据至关重要，确保在AI模型中负责任地使用数据。此外，通过防止用户端不必要的上传来保护个人数据也很重要。

智能小工具易感性的例子告诉我们，持续更新和修补移动设备、笔记本电脑和物联网设备等用户端点上的漏洞至关重要。

此外，企业责任也凸显出来。人工智能公司必须理解并融入深刻的全球责任感。虽然通过道德要求灌输这种意识可能具有挑战性，但立即采取立法和监管措施可以弥合差距。从更广泛的层面来看，立法修订也至关重要。

除此之外，应该限制不必要的人工智能对物联网领域的访问，只确保必要和安全的交互。

最后，我要强调安全的重要性。安全，安全，再次强调了保护系统的极端重要性。正如IT安全、信息安全和网络安全发挥着关键作用一样，AI安全现在也加入了这一行列。AI安全类型必须与上述解决方案配对，确保全方位保护。