英國國家網絡安全中心呼籲：思考 AI 系統的安全性
在 2025 年 3 月 13 日，英國國家網絡安全中心 (NCSC) 發布了一篇重要的博文，題為 “考慮 AI 系統的安全性”。 這篇文章標誌著 NCSC 正式將人工智能 (AI) 的安全問題納入考量，並呼籲企業、開發者和使用者都應該積極思考如何保護 AI 系統免受攻擊，以及如何防止 AI 系統被濫用。
這篇文章旨在提高人們對於 AI 系統潛在風險的意識，並提供一些初步的指導方針，幫助大家在開發、部署和使用 AI 系統時，將安全問題納入考量。
以下是該博文中的關鍵要點，以易於理解的方式呈現：
為什麼要關注 AI 系統的安全性？
AI 技術正快速發展，並被廣泛應用於各個領域，例如：
- 自動駕駛汽車： AI 可以控制汽車的駕駛，但如果 AI 系統被入侵，後果不堪設想。
- 醫療診斷： AI 可以輔助醫生進行診斷，但如果 AI 系統提供錯誤的建議，可能會導致誤診。
- 金融交易： AI 可以自動執行交易，但如果 AI 系統被操縱，可能會造成巨大的經濟損失。
- 網絡安全： AI 可以用於檢測和阻止網絡攻擊，但同時也可能被駭客利用來發動更複雜的攻擊。
簡而言之，AI 系統的安全性至關重要，因為它們的失敗或被入侵，可能會對我們的生活和社會造成嚴重的後果。
AI 系統有哪些安全風險？
NCSC 的博文強調，AI 系統面临着一些独特的安全风险，包括：
- 對抗性攻擊 (Adversarial Attacks): 駭客可以精心設計輸入數據，欺騙 AI 系統做出錯誤的判斷。 例如，可以修改圖像讓 AI 系統誤認為是另一個東西。
- 數據中毒 (Data Poisoning): 駭客可以向 AI 系統的訓練數據中添加惡意數據，讓 AI 系統學習到錯誤的模式，从而影响其性能。
- 模型竊取 (Model Stealing): 駭客可以竊取或複製 AI 模型的代碼或參數，用於自己的目的，例如：模仿 legitimate 的 AI 系統進行詐騙。
- 模型反轉 (Model Inversion): 駭客可以利用 AI 模型的輸出，推斷出其訓練數據的敏感信息，例如：病人的醫療記錄。
- 偏見放大 (Bias Amplification): 如果 AI 系統的訓練數據本身就存在偏見，那麼 AI 系統可能會放大這些偏見，導致不公平或歧視性的結果。
如何提高 AI 系統的安全性？
NCSC 提出了以下一些建議，幫助提高 AI 系統的安全性：
- 從設計階段就考慮安全性： 在開發 AI 系統時，就應該將安全問題納入考量，而不是事後補救。
- 使用安全可靠的數據： 確保 AI 系統使用的訓練數據是乾淨、完整和安全的。
- 驗證 AI 系統的輸出： 對 AI 系統的輸出進行驗證，以確保其準確性和可靠性。
- 監控 AI 系統的性能： 持續監控 AI 系統的性能，及時發現和處理安全問題。
- 定期更新 AI 系統： 定期更新 AI 系統的軟件和模型，以修補已知的安全漏洞。
- 加強訪問控制： 限制對 AI 系統的訪問，只允許授權人員訪問。
- 進行安全測試： 定期進行安全測試，以評估 AI 系統的安全性。
- 提高安全意識： 對開發者和使用者進行安全培訓，提高他們的安全意識。
NCSC 的下一步是什麼？
NCSC 表示，他們將繼續研究 AI 系統的安全性問題，並將发布更多的指导方針和最佳实践，帮助企业和个人更好地保护 AI 系統。
總結
NCSC 的博文 “考慮 AI 系統的安全性” 提醒我們，AI 技術的快速發展帶來了巨大的潛力，但也伴隨著新的安全風險。 我們必須積極思考如何保護 AI 系統免受攻擊，並防止 AI 系統被濫用。 通過在設計、開發、部署和使用 AI 系統的過程中，將安全問題納入考量，我們可以最大限度地利用 AI 技術的優勢，同時最大限度地降低其風險。
總之，這是一個面向所有人的呼籲：無論你是 AI 開發者、使用者，還是政策制定者，都應該積極思考 AI 系統的安全性問題，共同構建一個更安全、更可靠的 AI 生態系統。
人工智慧提供了新聞。
以下問題用於從 Google Gemini 生成答案：
2025-03-13 12:05，’考慮AI系統的安全性’ 根據 UK National Cyber Security Centre 發布。請撰寫一篇詳細的文章，包含相關資訊，並以易於理解的方式呈現。
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