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不值得信任的人工智能：如何处理数据中毒
在信任您的 AI 助手之前，您应该三思而后行，因为数据库中毒会显著改变其输出 – 甚至会非常危险
来源:WeLiveSecurity _恶意软件业务安全
不信任的AI：如何处理数据中毒
您应该在信任您的AI助手之前三思而后行，因为数据库中毒可以显着改变其输出 - 甚至危险地
2025年1月30日•，4分钟。阅读
2025年1月30日 • ， 4分钟。阅读现代技术远非万无一失 - 如我们所见，例如，众多不断出现的漏洞。虽然设计设计安全的系统是一种久经考验的最佳实践，但这样做可以从其他领域（例如用户体验（UX）设计，性能优化以及与其他解决方案和服务的互操作性转移资源。
许多漏洞 设计安全的系统因此，安全通常会倒退，仅满足最小合规性要求。当涉及敏感数据时，这种权衡变得尤其令人担忧，因为这样的数据需要与其关键相称的保护。如今，在人工智能和机器学习（AI/ML）系统中，安全措施不足的风险越来越明显，其中数据是其功能的基础。
安全通常会进行后座什么是数据中毒？
AI/ML模型建立在核心培训数据集中，这些数据集通过受监督和无监督的学习不断更新。机器学习是使AI的主要途径，其中ML使深度学习能够开发AI的许多功能。数据越多样化和可靠，模型的输出就越准确和有用。因此，在培训期间，这些模型需要访问大量数据。
另一方面，由于未经验证或vet不平的数据集增加了不可靠结果的可能性，因此对数据的依赖会带来风险。众所周知，生成的AI，尤其是大型语言模型（LLMS）及其分支以AI助手的形式，特别容易受到用于恶意目的的模型的攻击。
数据注入：