数据中毒：有解决办法吗？

数据集是人工智能的基础。数据允许人工智能做出决策和分析趋势，因为它们有大量数据点可供演绎推理参考。然而，数据中毒已经进入网络安全领域，破坏人工智能算法，试图破坏人类为完善其准确性所做的工作。

数据中毒是一个相对较新的现象，是否有人发明了解决方案来对抗它?传统的网络安全方法能否在分析师适应时用于创建防御?

什么是数据中毒?

数据中毒是指黑客成功地向人工智能提供数据以制造漏洞。AI 无法准确预测数据集是否已损坏——这就是垃圾邮件被标记为值得阅读的方式，并且在您允许朋友使用您的帐户后，您的 Netflix 推荐提要会变得混乱。

有时这是因为人工智能和机器学习还没有足够的时间来发展。有时，在数据中毒的情况下，这是因为黑客向 AI 模型提供了精心策划的信息，这些信息有利于他们的事业，并扭曲了经过训练的 AI 的逻辑。

公司的人工智能模型可以完成从分析报告到自动响应实时客户的所有工作。大多数人工智能从事主动学习以获取更多数据，而人类工作者则执行常规任务。在这个阶段，利用尚缺乏信息的萌芽系统并不具有挑战性。

数据中毒有多有效?

如果包含网络钓鱼诈骗的危险电子邮件以可靠的语言和令人信服的签名出现在您的收件箱中，则很容易意外泄露您的信息。

一些人认为，数据中毒可能是受到黑客传统上利用缺乏网络安全实践培训的方式所激发的。如果一家公司的人工智能处于起步阶段或未经培训，那么它就像员工在不知不觉中回复网络钓鱼电子邮件一样容易被利用。

数据中毒之所以有效，是因为它利用了这种缺乏意识。它通过以下方式在外观和执行上变得多才多艺：

• 重写聊天机器人的语言倾向，使其说话不同或使用攻击性语言
• 说服算法相信某些公司表现不佳
• 针对恶意软件和抗病毒防御进行病毒采样，以使其确信安全文件是恶意的

这些只是人工智能使用的几个例子，以及中毒如何破坏操作。由于 AI 模型为不同类型的实现学习了不同的技能集，因此黑客 AI 毒害它们的方式与它们的用途一样广泛。这意味着治愈它们的解决方案可能同样广泛。

有多大的威胁?

从 Fortnite 到 WhatsApp 的企业由于安全系统乏善可陈而导致用户信息泄露。人工智能可能是增强安全性所需的缺失成分，但它也可能会在它学习的同时邀请黑客毒害数据，从而导致进一步和更严重的违规行为。

中毒 AI 的影响是严重的。想象一下，通过简单的输入感染网络，就能绕过网络的安全措施。中毒的 AI 颠覆了公司的 AI 防御，给黑客留下了攻击的机会。一旦黑客的人工智能控制了足够多的防御，进行攻击就像走进前门一样容易。

由于这在网络安全领域是一个相对较新的威胁，随着威胁的加剧，分析师正在创建更多的解决方案。

防止数据中毒的最关键屏障是坚实的网络安全基础设施。教育自己，无论您是公司的员工还是作为企业家经营自己的企业，都是我们最好的防御。

当新的解决方案不断出现时，有多种选择可以保护您的 AI免受中毒攻击：

• 跟上定期维护：对您使用的模型中的数据进行检查。确保故意提供给 AI 的信息仍然存在，不受随机插入的干扰，否则会使其中毒。
• 谨慎选择数据：从创建 AI 模型的那一刻起就小心谨慎。确保存储在其中的所有内容都是相关的，并且不会妥协，以至于黑客的工作很容易将您的文件连根拔起。
• 执行积极的测试：对 AI 模型的渗透测试——执行模拟的网络攻击——可能会发现你的网络防御中的漏洞。

尽管似乎每周都会出现新的威胁，但重要的是不要忘记在新出现的威胁出现时保护资产的安全措施(例如良好的加密和零信任框架)。即使新的威胁进入网络，实施这些策略仍然会有所帮助。

有数据中毒的解决方案吗?

每一种新的网络犯罪活动都为分析师、雇主和爱好者提供了推测趋势的机会。尽管现在可能没有一种万能的解决方案来应对不断上升的数据中毒威胁，但最近的每次攻击都是对网络犯罪分子策略的洞察，为防御者提供了优势。

利用这些时刻进行准备而不是担心将使我们能够创建更有效的解决方案并有效地利用资源来保护尽可能多的数据。