О чём урок
В этом уроке будут рассмотрены: Безопасность в контексте систем ИИ. Распространённые риски и угрозы для систем ИИ. Методы и рекомендации по обеспечению безопасности систем ИИ. После завершения этого урока вы будете понимать: Угрозы и риски для систем ИИ. Общепринятые методы и практики обеспечения безопасности систем ИИ. Как внедрение тестирования безопасности может предотвратить неожиданные результаты и потерю доверия пользователей. По мере того как технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) всё больше влияют на нашу жизнь, крайне важно защищать не только данные клиентов, но и сами системы ИИ. ИИ/МО всё чаще используются для поддержки принятия важных решений в отраслях, где неверное решение может повлечь серьёзные последствия. Вот ключевые моменты, которые следует учитывать: Влияние ИИ/МО: ИИ/МО оказывают значительное влияние на повседневную жизнь, поэтому их защита стала необходимостью. Проблемы безопасности: Влияние ИИ/МО требует должного внимания, чтобы защитить продукты на их основе от сложных атак, будь то тролли или организованные группы. Стратегические проблемы: Технологическая индустрия должна проактивно решать стратегические задачи для обеспечения долгосрочной безопасности клиентов и защиты данных. Кроме того, модели машинного обучения в значительной степени не способны отличить вредоносный ввод от безобидных аномальных данных. Значительная часть обучающих данных поступает из неконтролируемых, немодерируемых публичных наборов данных, которые открыты для сторонних вкладов. Злоумышленникам не нужно компрометировать наборы данных, когда они могут свободно вносить в них свой вклад. Со временем вредоносные данные с низкой степенью достоверности становятся надёжными данными с высокой степенью достоверности, если структура и форматирование данных остаются корректными. Вот почему критически важно обеспечивать целостность и защиту хранилищ данных, которые ваши модели используют для принятия решений. В отношении ИИ и связанных систем отравление данных выделяется как наиболее значимая угроза безопасности сегодня. Отравление данных: когда кто-то намеренно изменяет информацию, используемую для обучения ИИ, заставляя его совершать ошибки.
План урока
- Введение
- Что означает безопасность в контексте генеративного ИИ?
- Понимание угроз и рисков ИИ
- Тестирование безопасности систем ИИ и LLM
- Убеждение
- Стеганография (скрытые сообщения)
- Безопасность ИИ
- Защита данных
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.