با امنیت سایبری در هوش مصنوعی آشنا شوید!

 

هوش مصنوعی مانند بسیاری از حوزه‌های نوپا، پس از قدم اول، به مسیرهای گوناگونی دعوت می‌شود تا آن‌ها را طی کند. این مسیرها ممکن است پر از خطر باشند یا به سمت بی‌راهه حرکت کنند. حفظ امنیت سایبری در حوزه هوش مصنوعی چالش‌ها و راه‌کارهای زیادی دارد که باید پس از شناخت کامل از هوش مصنوعی با آن روبرو شویم.

رشد هوش مصنوعی و نیاز به امنیت سایبری

هر حوزه‌ای پس از برداشتن گام‌های اولیه‌اش، به واسطه قابلیت‌های خود، رشد خواهد کرد. با رشد چشمگیر هوش مصنوعی، قابلیت‌های مختلف آن را خواهیم دید. با افزایش چشمگیر هوش مصنوعی، با دریاچه‌ای از داده‌ها در اقتصاد دیجیتال مواجه می‌شویم. با این حال، برای حفظ امنیت هوش مصنوعی، نیازمند بررسی پیامدهای اخلاقی و قانونی آن هستیم.

هوش مصنوعی مسئول: چارچوبی برای امنیت سایبری

از آنجایی که ما وظایف بسیار مهم و پیچیده‌ای به هوش مصنوعی می‌دهیم، باید کاملاً مطمئن باشیم که این سیستم‌ها مسئول و قابل اعتماد هستند. بنابراین، با یک مفهوم جدیدی روبرو می‌شویم؛ مفهوم هوش مصنوعی مسئول که با چهارچوب خاص خود در حفظ امنیت سایبری هوش مصنوعی، به ما در چالش‌ها و راهکارها کمک می‌کند. برای مقابله با حملات سایبری و تهدیدات امنیتی، ممکن است نیازمند شناخت پنج پایه اصلی هوش مصنوعی مسئول باشیم.

 

پنج پایه اصلی هوش مصنوعی مسئول

1. تکرارپذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی:

برای کمک به تکرارپذیرتر کردن سیستم‌های هوش مصنوعی و در نتیجه دقیق و قابل اعتماد کردن، اولین اقدام استاندارد کردن MLOps است. راه دیگری برای کمک به تکرارپذیر کردن بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی، استفاده از آنچه مجموعه داده‌های طلا نامیده می‌شود است. این مجموعه داده‌ها مجموعه‌ای از داده‌های نماینده هستند که اساساً به عنوان آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌های جدید قبل از عرضه برای تولید عمل می‌کنند.

2. شفافیت:

حوزه‌ی جدیدی از تحقیقات به نام توضیح‌پذیری وجود دارد که تلاش می‌کند برای سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق شفافیت ایجاد کند. این مدل‌ها از مدل‌های پراکسی برای کپی کردن عملکرد شبکه عصبی استفاده می‌کنند و همچنین توضیحات معتبری درباره‌ی ویژگی‌های مهم ارائه می‌دهند.

3. مسئولیت:

مهم‌ترین جنبه‌ی هوش مصنوعی مسئول، پاسخگویی است. گفت‌وگوهای زیادی در این مورد وجود دارد که چه سیاست‌هایی منجر به نتایج هوش مصنوعی می‌شود. پاسخگویی تکرارپذیری و شفافیت را به هم پیوند می‌دهد، اما نیازمند نظارت کمیته اخلاق هوش مصنوعی می‌باشد. این کمیته تصمیم می‌گیرد چه چیزی برای اندازه‌گیری مهم است و بررسی‌های عادلانه انجام می‌دهد.

4. امنیت:

هنگامی که داده‌ها در حال پردازش هستند، می‌خواهید که در یک محیط امن باشند و در پایگاه داده‌های شما رمزگذاری شوند بنابراین فناوری‌هایی مانند رمزگذاری همومورفیک این مشکل را با اجازه‌دهند به آموزش یادگیری ماشین در یک محیط رمزگذاری شده حل می‌کنند.

5. حریم خصوصی:

گوگل و اوپن مایند دو سازمانی هستند که اخیراً حریم خصوصی هوش مصنوعی را در اولویت قرار می‌دهند به صورتی که ارزش‌های فردی مشتریان لو نرود استفاده از نویز آماری است.

روش‌های دیگر برای بالا بردن امنیت هوش مصنوعی

پس از شناخت هوش مصنوعی مسئول و پایه‌های اصلی آن در حفظ امنیت سایبری در هوش مصنوعی، روش‌های دیگری در چالش‌ها و راهکارهای امنیت هوش مصنوعی وجود دارد که استفاده از آن‌ها ما را در این مسیر ما را ایمن‌تر می‌سازد.