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![拉斐爾·阿斯科納]()
拉斐爾·阿斯科納 -
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拉斐爾·阿斯科納
掃描系統(tǒng)以獲取病毒的特征或?qū)σ阎穆┒催M(jìn)行入侵測試已經(jīng)不夠了。AI必須基于過去漏洞的歷史數(shù)據(jù)庫，以及對(duì)惡意軟件行為和對(duì)系統(tǒng)攻擊的理解，從而參與檢測入侵和破壞行為。
艾美：這是人類和AI需要協(xié)同工作的領(lǐng)域之一，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)只能走到這一步。這是因?yàn)椋?br>當(dāng)我們的模型在檢測威脅方面變得有效時(shí)，危險(xiǎn)分子就會(huì)尋找方法來混淆模型。這是一個(gè)我們稱為對(duì)抗性機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，或者叫對(duì)抗性AI。危險(xiǎn)分子會(huì)研究底層模型如何工作，并致力于要么混淆模型——我們稱之為中毒模型或者機(jī)器學(xué)習(xí)中毒，要么專注于廣泛的規(guī)避技術(shù)，其本質(zhì)是尋找他們可以規(guī)避模型的方法。3
隱私
克里斯：一個(gè)與隱私密切相關(guān)的話題。與計(jì)算和AI相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私所面臨的挑戰(zhàn)很難被夸大。這個(gè)問題它不僅在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，而且通常，那些談?wù)撨@個(gè)問題的人都傾向于夸夸其談和高度情緒化的討論。用法律語言所寫的復(fù)雜的隱私協(xié)議并不能使這個(gè)話題更容易理解。
艾美：隨著物聯(lián)網(wǎng)的指數(shù)級(jí)增長，企業(yè)更多地將海量大數(shù)據(jù)用于AI和其他目的，至少可以這樣說，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私變得具有挑戰(zhàn)性。
