數(shù)據(jù)中毒的興起已成為人工智能系統(tǒng)可靠性日益令人擔(dān)憂的問題，黑客將欺騙性信息植入生成式人工智能模型中以施加控制。這些受污染的數(shù)據(jù)一旦注入，可能會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，當(dāng)用戶使用這些人工智能系統(tǒng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤信息和錯(cuò)誤。
什么是數(shù)據(jù)中毒
"數(shù)據(jù)中毒"這個(gè)術(shù)語通常用來描述當(dāng)數(shù)據(jù)庫或計(jì)算系統(tǒng)受到有害或惡意數(shù)據(jù)的影響時(shí)的情況。數(shù)據(jù)中毒是信息安全領(lǐng)域的一個(gè)重要概念，它指的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意篡改、操縱或注入以破壞系統(tǒng)的行為。數(shù)據(jù)中毒可以采取多種形式，包括以下幾種：
SQL注入（SQLInjection）：這是一種常見的數(shù)據(jù)中毒形式，黑客試圖通過在輸入字段中插入惡意的SQL查詢來獲取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)或執(zhí)行不當(dāng)操作。
跨站腳本（Cross-SiteScripting，XSS）：攻擊者通過向網(wǎng)頁注入惡意的腳本代碼，使用戶的瀏覽器執(zhí)行這些腳本，從而可能竊取用戶的信息或執(zhí)行其他惡意操作。
惡意文件上傳：攻擊者上傳包含惡意代碼的文件，這些文件可以被服務(wù)器執(zhí)行，從而導(dǎo)致系統(tǒng)受到攻擊。
惡意數(shù)據(jù)輸入：攻擊者可以通過輸入包含惡意數(shù)據(jù)的表單或輸入字段來破壞應(yīng)用程序的正常運(yùn)行，導(dǎo)致應(yīng)用程序崩潰或執(zhí)行不當(dāng)操作。
NoSQL注入：與SQL注入類似，但是目標(biāo)是NoSQL數(shù)據(jù)庫，攻擊者試圖利用沒有充分驗(yàn)證的用戶輸入來干擾數(shù)據(jù)庫操作。
數(shù)據(jù)中毒成為人工智能系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的威脅
數(shù)據(jù)中毒可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏、系統(tǒng)崩潰、惡意操作或信息盜取等安全問題。為了防止數(shù)據(jù)中毒，開發(fā)者和系統(tǒng)管理員應(yīng)采取嚴(yán)格的安全措施，包括驗(yàn)證和清理用戶輸入，實(shí)施訪問控制和使用安全編程實(shí)踐，以減少潛在的攻擊面。此外，定期的安全審計(jì)和漏洞掃描也是防范數(shù)據(jù)中毒的有效手段。
為了對(duì)抗數(shù)據(jù)中毒，專家建議采取某些預(yù)防措施。建議在信任網(wǎng)站之前先驗(yàn)證網(wǎng)站的真實(shí)性。堅(jiān)持使用可靠來源可以降低風(fēng)險(xiǎn)。此外，用戶在陌生網(wǎng)站上分享個(gè)人信息時(shí)應(yīng)謹(jǐn)慎行事。
生成式人工智能模型帶來了一系列挑戰(zhàn)。最初，他們接受了避免解決敏感或危險(xiǎn)問題的培訓(xùn)，但他們?nèi)匀豢赡鼙徊倏v提供不正確的信息。在糾正用戶和防止錯(cuò)誤信息傳播之間，取得適當(dāng)?shù)钠胶馊匀皇且粋€(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn)。
Deepfake技術(shù)是另一個(gè)新興威脅，涉及對(duì)圖像和音頻進(jìn)行操縱，以創(chuàng)造令人信服的虛假內(nèi)容。這種技術(shù)可以被用來傳播虛假信息和損害聲譽(yù)。
在政策建議方面，一系列擬議的行動(dòng)旨在解決這些問題。這些措施包括為人工智能的開發(fā)和應(yīng)用建立明確的指導(dǎo)方針和道德標(biāo)準(zhǔn)，建立一個(gè)登記處，讓人工智能提供者承擔(dān)責(zé)任，并促進(jìn)政府參與人工智能研究。與所有這些并列的是，考慮建立監(jiān)測(cè)實(shí)體，以減輕深度虛假內(nèi)容和錯(cuò)誤信息的傳播。
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長(zhǎng)沙站（11月09日）：https://www.huodongxing.com/event/7715337579900
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