开源数据的隐藏危险：是时候重新考虑您的AI培训策略
在人工智能快速发展的景观（AI）中，不可否认的是开源数据的魅力。它的可访问性和成本效益使其成为培训AI模型的有吸引力的选择。但是，在表面下方有很大的风险，可能会损害AI系统的完整性，安全性和合法性。本文深入研究了[…]
来源:Shaip 博客在人工智能快速发展的景观（AI）中，不可否认的是开源数据的魅力。它的可访问性和成本效益使其成为培训AI模型的有吸引力的选择。但是，在表面下方有很大的风险，可能会损害AI系统的完整性，安全性和合法性。本文深入研究了开源数据的隐藏危险，并强调了采用更谨慎和战略性的AI培训的重要性。
开源数据集通常包含隐藏的安全风险，可以渗透您的AI系统。根据卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的研究，大约40％的流行开源数据集包含某种形式的恶意内容或后门触发器。这些漏洞可以以各种方式表现出来，从旨在操纵模型行为的中毒数据样本到在训练过程中激活的嵌入式恶意软件。
Carnegie Mellon的研究许多开源存储库缺乏严格的审查，为不良演员注入受损数据的机会创造了机会。与专业策划的数据集不同，开源收藏很少经过全面的安全审核。这种监督使组织容易受到数据中毒攻击的影响，在这种攻击中，看似良性的培训数据包含微妙的操纵，导致模型在特定情况下的行为不可预测。
专业策划的数据集了解AI
开源数据是指可自由使用的数据集。这些数据集通常用于训练AI模型，因为它们的可访问性及其包含的大量信息。尽管他们提供了一个方便的起点，但仅依靠开源数据可能会引入许多问题。
开源数据的危险
“免费”数据的隐藏成本
Gartner其他隐藏成本包括：