3 راه برای ایجاد تعادل مناسب با هوش مصنوعی

برای یافتن نقطه‌ای مطلوب که در آن نوآوری به معنای قربانی کردن وضعیت امنیتی شما نیست، سازمان‌ها باید سه روش برتر زیر را هنگام استفاده از هوش مصنوعی در نظر بگیرند.

کنترل دسترسی مبتنی بر نقش را پیاده سازی کنید

در زمینه هوش مصنوعی مولد، داشتن نقش‌های کاربری به درستی تعریف شده برای کنترل اینکه چه کسی می‌تواند به سیستم هوش مصنوعی دسترسی داشته باشد، مدل‌های آموزش، داده‌های ورودی و تفسیر خروجی‌ها به یک نیاز امنیتی حیاتی تبدیل شده است. به عنوان مثال، شما ممکن است به دانشمندان داده اجازه آموزش مدل‌ها را بدهید، در حالی که سایر کاربران ممکن است تنها مجاز به استفاده از مدل برای پیش بینی باشند.

کنترل دسترسی مبتنی بر نقش قوی نیز می‌تواند به اطمینان از تفکیک صحیح داده‌های حساس و محدود شدن آن‌ها به افراد مناسب کمک کند. این امر نه تنها خطر دسترسی غیر مجاز و نقض داده‌های بالقوه را کاهش می‌دهد، بلکه یک لایه حفاظتی اضافی را با اطمینان از اینکه هر کاربر تنها می‌تواند اقداماتی را در محدوده امتیازات تعیین شده خود انجام دهد، فراهم می‌کند.

فرآیند آموزش هوش مصنوعی را ایمن کنید

در طول مرحله آموزش، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در برابر حملاتی که برای سوءاستفاده و اختلال در روند آموزش طراحی شده‌اند، آسیب‌پذیر باشند.

چنین تهدیدهایی ممکن است شامل وارد کردن ورودی‌های تغییریافته به سیستم باشد که برای گمراه کردن مدل هوش مصنوعی به پیش بینی‌ها یا تصمیمات نادرست ساخته شده‌اند. این ورودی‌های اصلاح شده اگرچه به ظاهر بی ضرر به نظر می‌رسند، اما می‌توانند باعث شوند که هوش مصنوعی رفتاری اشتباه یا نادرست از خود نشان دهد. و از آنجایی که بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی از بازخورد کاربران برای بهبود دقت مدل استفاده می‌کنند، این خطر واقعی وجود دارد که بازیگران بد بتوانند این مکانیزم بازخورد را دستکاری کنند تا پیش بینی‌های مدل را برای اهداف مخرب تغییر دهند.

درک جریان داده در مدل آموزشی برای حفظ یکپارچگی داده‌ها بسیار مهم است. این به معنای درک چگونگی جمع آوری، پردازش، ذخیره و استفاده از داده‌ها در مدل هوش مصنوعی است. همچنین مهم است که درک روشنی از هر مرحله در این خط لوله داده داشته باشید، تا هرگونه خطر یا آسیب پذیری بالقوه که می‌تواند یکپارچگی داده‌ها را به خطر بیندازد، شناسایی و کاهش دهید.

اطمینان حاصل کنید که مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح هستند

شاید بزرگ ترین چالش مطرح شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی، پتانسیل آن‌ها برای عملکرد به عنوان “جعبه های سیاه” باشد که کارایی درونی آن‌ها در هاله ای از ابهام قرار دارد. این ابهام تشخیص فرآیند تصمیم گیری مدل را به چالش می‌کشد و شناسایی مواردی را که یک مدل رفتار بدخواهانه دارد یا به طور نامناسب عمل می‌کند، دشوار می‌سازد.

تاکید بر قابلیت توضیح و تفسیرپذیری در مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند ابزاری قدرتمند برای کاهش این خطرات باشد. ابزارها و تکنیک‌های توضیح پذیری می‌توانند پیچیدگی‌های مدل را رمزگشایی کنند و بینش‌هایی را در مورد فرآیند تصمیم گیری آن فراهم کنند. چنین ابزارهایی همچنین می‌توانند به شناسایی متغیرها یا ویژگی‌های خاصی که مدل در پیش بینی‌های خود مهم تلقی می‌کند، کمک کنند و در نتیجه سطحی از شفافیت را در عملیات مدل ارائه دهند.

نتیجه گیری

شتاب نوآوری فن آوری باعث شده است بسیاری از اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی جدید با سرعتی بی سابقه توسعه و به بازار معرفی شوند. با این حال، پتانسیل عظیم هوش مصنوعی تنها زمانی به طور کامل و پایدار محقق خواهد شد که امنیت به عنوان یک مولفه اساسی در نظر گرفته شود نه یک پس زمینه.

“
“”قرارگاه جنبش انقلابیون(قجا)””
“
https://313-313.ir/