AI安全风险：如何防范系统错误？

AI安全风险：如何防范系统错误？

2024年9月，全国网络安全标准化技术委员会发布的《人工智能安全治理框架》指出，随着人工智能大模型技术的飞速发展，AI安全问题日益凸显。据统计，约有30%的AI安全事件是由内生因素引起的，40%的事件发生在AI技术的应用过程中，另有30%的事件由外部攻击引起。这些数据表明，AI安全风险已成为制约行业发展的重要因素。

内生安全问题：AI系统的“先天缺陷”

内生安全问题源于AI系统自身的漏洞，主要包括算法设计缺陷、代码漏洞和硬件故障。例如，某些深度学习模型可能因为过拟合而导致泛化能力不足，从而在实际应用中出现误判。此外，恶意攻击者可能会利用模型中的弱点进行对抗性攻击，导致系统失效或产生错误输出。

衍生安全问题：应用场景中的“后天风险”

衍生安全问题则出现在AI技术的应用过程中。当AI系统被应用于特定场景时，可能会引发一系列新的安全风险。例如，在自动驾驶领域，如果车辆感知系统出现故障，可能导致交通事故的发生；在金融交易中，AI算法的偏差可能会引发市场波动甚至金融危机。

外生安全问题：来自外部的“威胁”

外生安全问题是由外部因素对AI系统安全构成的威胁。这包括网络攻击、数据泄露以及恶意软件入侵等。例如，黑客可以通过篡改训练数据来误导AI模型，使其做出错误决策；或者通过植入恶意代码来控制AI系统的行为。

面对AI安全风险，我们需要采取有效的防范措施，包括加强算法优化、代码审查和硬件加固，建立健全的风险评估机制和技术标准，以及提升AI系统的防护能力和多层次的安全防御体系。

技术手段：从内到外的全方位防护

• 安全开发和代码审查：在AI系统开发过程中，采用严格的安全开发流程，确保每一步都经过安全性验证；定期进行代码审查和安全测试，识别并修复潜在漏洞和后门。
• 模型验证和测试：使用防后门检测工具和对抗性测试，对AI模型进行全面的安全性评估，确保模型未被植入恶意后门。
• 强化访问控制：实施严格的访问控制策略，限制只有经过授权的人员才能访问和修改AI系统的核心代码和模型。
• 防篡改机制：使用防篡改技术保护模型的完整性，确保模型在使用过程中不会被未经授权的修改或注入恶意代码。
• 模型更新和监控：定期更新AI模型和系统，修补已知漏洞，并对模型的行为进行持续监控，识别任何潜在的异常活动。

管理措施：建立系统化的安全治理体系

• 数据隐私保护：在训练数据和用户交互数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等各环节，应遵循数据收集使用、个人信息处理的安全规则，严格落实关于用户控制权、知情权、选择权等法律法规明确的合法权益。
• 风险评估机制：建立健全的风险评估机制，对AI技术在各个应用场景中的安全风险进行定期评估，确保风险可控。
• 技术标准制定：加快制定和完善AI安全相关的技术标准，为行业发展提供规范和指导。

中国工程院院士邬江兴提出的内生安全理论为AI安全提供了新的思路。该理论的核心在于，不消除所有隐患，而是将威胁转化为可控的形式进行管理。通过拟态构造方法，利用动态异构冗余机制，将未知的未知问题转化为已知的未知问题，变不可控为可量化，从而提升系统的弹性和可靠性。

实验数据表明，基于内生安全的AI应用系统在攻击场景下展现出显著的网络弹性，综合识别率超过90%，相较于单一模型技术，防护效果提升显著。

AI安全风险的防范是一个系统工程，需要从技术、管理、标准等多方面入手，构建全方位的安全防护体系。只有这样，我们才能确保AI技术在推动社会进步的同时，不会成为新的安全隐患。