人工智能極大地提高網(wǎng)絡(luò)安全性，但同時(shí)黑客也可以將人工智能用于網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成了真正的威脅。AI可以有效地分析用戶行為，導(dǎo)出模式并識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的各種異常。利用這些數(shù)據(jù)，可以快速輕松地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)漏洞。但是，AI的局限性導(dǎo)致他們忽略了該算法正在產(chǎn)生錯(cuò)誤的安全感。因此，人工智能通常會(huì)出現(xiàn)一些網(wǎng)絡(luò)安全錯(cuò)誤。那么人工智能常見的網(wǎng)絡(luò)安全錯(cuò)誤有哪些？本文總結(jié)了7點(diǎn)。

　　人工智能常見的網(wǎng)絡(luò)安全錯(cuò)誤有哪些？

　　1、 沒有周全地考慮過可解釋性所帶來的挑戰(zhàn)

當(dāng)你使用人工智能的時(shí)候，你是否能夠解釋它的運(yùn)作和建議方式嗎?如果不能，你就很可能接受（或者拒絕）人工智能的建議而無法對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。通過對(duì)人工智能提出的建議進(jìn)行逆向設(shè)計(jì)，可以克服這一挑戰(zhàn)。

　　2、 在不了解廠商模式的情況下使用他們提供的人工智能

一些企業(yè)決定從外部購(gòu)買人工智能或者購(gòu)買許可，而不是自己內(nèi)部開發(fā)人工智能技術(shù)。這種方法與任何戰(zhàn)略決策一樣都存在著缺點(diǎn)，你無法信任廠商的建議。你需要就系統(tǒng)如何保護(hù)數(shù)據(jù)以及人工智能工具可以訪問哪些系統(tǒng)提出詳細(xì)的問題，要求廠商解釋他們對(duì)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的假設(shè)，可以解決這一挑戰(zhàn)。

　　3、 沒有單獨(dú)測(cè)試人工智能的安全性

當(dāng)你使用人工智能或者機(jī)器學(xué)習(xí)工具的時(shí)候，你需要將大量數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去。這就需要你信任該系統(tǒng)，所以你必須從網(wǎng)絡(luò)安全的角度對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。例如，考慮是否可以通過SQL注入或者其他黑客技術(shù)入侵到系統(tǒng)中。如果黑客可以破壞人工智能系統(tǒng)中的算法或者數(shù)據(jù)，那么企業(yè)決策的質(zhì)量就會(huì)受到影響。

　　4、 企業(yè)組織缺乏人工智能網(wǎng)絡(luò)安全技能

要進(jìn)行人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全測(cè)試和評(píng)估，你就需要技能熟練的員工。遺憾的是，很少有網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員能夠勝任這個(gè)工作。所幸的是，人才發(fā)展計(jì)劃可以解決這個(gè)問題。你可以為企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人士提供獲取證書、參加會(huì)議、使用其他資源來豐富人工智能知識(shí)的機(jī)會(huì)。

　　5、 出于安全性的考慮而完全忽略人工智能

上面這些常見錯(cuò)誤可能會(huì)讓你覺得完全避免使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是個(gè)明智之舉。這可能是十年前的做法，而如今人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)滲透到你工作所使用的每個(gè)工具中了。忽略這個(gè)趨勢(shì)以最大限度降低風(fēng)險(xiǎn)，只會(huì)讓你的企業(yè)組織面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)，還不如主動(dòng)地去尋找利用人工智能的解決方案。例如，你可以使用安全聊天機(jī)器人更便捷地為你的員工提供安全性。

　　6、 對(duì)于通過人工智能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的期待太高

以不合理的期望值而開始實(shí)施人工智能將會(huì)導(dǎo)致安全性和生產(chǎn)力方面的問題，不要試圖用人工智能解決企業(yè)組織中的所有業(yè)務(wù)問題。從安全角度來看，如此廣泛的實(shí)施將非常難以把控。相反，你應(yīng)該采用低風(fēng)險(xiǎn)的方法：一次將人工智能應(yīng)用于一個(gè)領(lǐng)域，例如自動(dòng)執(zhí)行常規(guī)安全管理任務(wù)，然后逐漸擴(kuò)大范圍。

　　7、 不愿意把真實(shí)的數(shù)據(jù)交給人工智能解決方案

大多數(shù)開發(fā)人員和技術(shù)人員喜歡通過設(shè)置測(cè)試環(huán)境來降低風(fēng)險(xiǎn)。這是一個(gè)很好的原則，值得使用。但是用于人工智能的時(shí)候，這種方法就有它的局限性了。要了解你的人工智能系統(tǒng)是否真正安全，你就需要提供真實(shí)的數(shù)據(jù)：客戶信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或者其他內(nèi)容。如果所有這些信息你都不愿意交出來，那么你就永遠(yuǎn)無法評(píng)估采用人工智能的安全風(fēng)險(xiǎn)或者生產(chǎn)力優(yōu)勢(shì)。

上述就是關(guān)于人工智能常見的網(wǎng)絡(luò)安全錯(cuò)誤有哪些的全部?jī)?nèi)容介紹。在企業(yè)中使用人工智能肯定有危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)的。但是，可以通過培訓(xùn)，積極管理和監(jiān)督來控制這些風(fēng)險(xiǎn)，并避免這七個(gè)錯(cuò)誤。想了解更多關(guān)于人工智能的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。