Sammanfattning: I takt med att statliga myndigheter alltmer omfamnar artificiell intelligens (AI) och maskininlärning är det viktigt att ta itu med de säkerhetsbrister som följer med dessa teknologier. Medan åtgärder vidtas för att säkerställa en säker och rättvis användning av AI har det ägnats lite uppmärksamhet åt AI-relaterade cybersäkerhetshot. Det är avgörande för statliga organisationer att förstå och minska dessa risker för att bibehålla allmänhetens förtroende och skydda känslig information.
AI-system och modeller är sårbara för olika cyberattacker och utgör nya säkerhetsutmaningar för statliga myndigheter. Här är några viktiga hot och strategier för att minska riskerna:
1. Förgiftning: Angripare inför falsk eller skräpinformation i AI-modellträning, vilket leder till felaktiga klassificeringar eller förutsägelser. För att skydda sig mot förgiftning bör myndigheter begränsa åtkomsten till AI-modeller och träningsdata, införa starka åtkomstkontroller, validera och filtrera data, använda anomalidetekteringsverktyg och kontinuerligt övervaka ovanliga resultat.
2. Manipulering av inmatning: Angripare matar in skadliga förfrågningar för att utnyttja känslig information eller missbruka AI-systemet. För att motverka manipulering av inmatning bör åtkomsten begränsas till auktoriserade användare, starka åtkomstkontroller som multifaktorsautentisering bör användas, känsliga data bör krypteras, penetreringstester bör genomföras och mekanismer för inmatningsvalidering bör implementeras.
3. Förfalskning: Angripare tillhandahåller falsk eller vilseledande information för att lura AI-systemet. Att skydda sig mot förfalskning innebär identitets- och åtkomstkontroll, anti-förfalskningslösningar och ”liveness detection” för att säkerställa att data kommer från en levande källa. Kontinuerlig testning med kända förfalskningsmetoder är avgörande.
4. Fuzzing: Fuzzing är en cybersäkerhetstestningsmetod som också kan användas som en cyberattack för att avslöja sårbarheter i AI-system. För att försvara sig mot skadlig fuzzing bör legitima fuzzingtester implementeras, inmatningsfiltrering och validering bör införas och kontinuerlig övervakning bör användas för att identifiera potentiella attacker.
Samtidigt som statliga myndigheter kan dra nytta av förmågorna hos AI måste de också ta itu med AI-specifika cybersäkerhetshot. Genom att identifiera och införa lämpliga skyddsåtgärder kan myndigheter utnyttja fördelarna med AI samtidigt som de säkerställer dess säkra användning för sina organisationer och allmänheten de betjänar.
I takt med att användningen av AI fortsätter att expandera bör statliga myndigheter vara vaksamma med att ta itu med säkerhetsfrågor för att skydda känslig data och bibehålla allmänhetens förtroende för sina AI-initiativ.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br