AI安全构建指南:从威胁建模到防御实践

本文介绍如何将安全性融入人工智能系统开发,涵盖AI与传统应用安全的差异、威胁建模方法、输入输出风险防范,以及针对数据投毒和提示注入等攻击的防御策略。

如何将安全性融入人工智能构建

人工智能正在改变我们构建软件的方式,但同时也引入了全新的安全风险。如果您是踏入AI领域的开发人员或安全专业人士,如何确保您的应用程序安全?

我们刚刚在freeCodeCamp YouTube频道发布了一门新课程,将教您如何将安全性融入AI。该课程由安全专家Robert Herbig创建。

以下是您将学习到的内容:

AI与传统应用安全对比

了解为什么保护AI模型与保护标准Web应用不同。

AI威胁建模

学习如何识别AI系统中的潜在弱点,从被投毒的训练数据到供应链攻击。

输入与输出风险

深入研究特定攻击向量,如提示注入和对抗样本,并学习如何防止敏感数据泄露。

正如Robert所说:“安全必须是AI开发的基础层,而不是事后考虑。”

立即在freeCodeCamp YouTube频道观看完整课程(1小时时长)。

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