Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) tarafından yayınlanan son bir rapor, yapay zeka (YZ) sistemlerinin güvenliğini tehlikeye atabilecek potansiyel saldırıları açıklarken aynı zamanda bu riskleri azaltmaya yönelik stratejiler sunuyor. “Düşmanca Makine Öğrenimi: Saldırıları ve Azaltma Yöntemlerini Sınıflandıran Bir Sistem Taksonomisi ve Terminoloji” adlı rapor, kaçınma, zehirleme, gizlilik ihlalleri ve kötüye kullanım gibi çeşitli saldırı türlerini vurguluyor. NIST, bu saldırıları saldırganın bilgisi, hedefleri, amaçları ve yeteneklerine göre kategorize ediyor.
Raporun ortak yazarlarından biri olan Alina Oprea’ya göre, bu saldırıların birçoğu yapay zeka sistemine ilişkin minimal bilgi ve sınırlı düşmanca yeteneklerle kolayca gerçekleştirilebilir. Örneğin, zehirleme saldırıları, tam eğitim setinin küçük bir yüzdesini oluşturan birkaç düzine eğitim örneğini manipüle ederek gerçekleştirilebilir.
Zehirleme saldırılarıyla ilişkili riskleri azaltmak için rapor, birkaç yaklaşım önermektedir. Bu yaklaşımlar arasında verinin arındırılması, makine öğrenimi eğitim algoritmasının değiştirilmesi ve geleneksel eğitim protokollerinin yerine güçlü eğitim yöntemlerinin uygulanması bulunmaktadır. Bu stratejileri benimseyerek, YZ sistemleri geliştiricileri ve kullanıcıları uygulamalarının güvenlik ve güvenilirlik düzeyini önemli ölçüde artırabilirler.
Bu raporun yayınlanması, NIST’in güvenilir YZ gelişimini teşvik etme çabalarının bir parçasıdır. Yapay zeka sistemlerinin potansiyel zayıflıklarını ele almak, farklı alanlarda etkinliklerini ve bütünlüklerini sağlamak için önemlidir.
Yapay zeka alanındaki en son gelişmeler ve zorluklar hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen endüstri liderleri ve devlet yetkilileri, Potomac Officers Club’ın 21 Mart’ta düzenlenecek 5. Yıllık Yapay Zeka Zirvesi’ne kayıt olabilirler. Zirve, YZ sistemlerini güvence altına almak için en son gelişmeler ve en iyi uygulamalar hakkında anlamlı tartışmalara platform sağlayacaktır.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br