伴随着人工智能应用的常态化,人工智能安全问题的研讨也持续开展。
1、网络安全基本属性,即人工智能系统及其相关数据的机密性、完 整性、可用性以及系统对恶意攻击的抵御能力之外,讨论人工智能安全一 般还需要考虑以下属性。
2、透明性: 指人工智能在设计、训练、测试、部署过程中保持可 见、可控的特性,只有具备了透明性,用户才能够在必要时获取模型有关 信息,包括模型结构、参数、输入输出等,方可进一步实现人工智能开发过程的可审计以及可追溯。
3、可解释性: 描述了人工智能算法模型可被人理解其运行逻辑的特性。具备可解释性的人工智能,其计算过程中使用的数据、算法、参数和 逻辑等对输出结果的影响能够被人类理解,使人工智能更易于被人类管 控、更容易被社会接受。
4、公平性: 指人工智能模型在进行决策时, 不偏向某个特定的个体 或群体,也不歧视某个特定的个体或群体,平等对待不同性别、不同种 族、不同文化背景的人群,保证处理结果的公正、中立,不引入偏见和歧 视因素。
5、隐私性: 指人工智能在开发与运行的过程中实现了保护隐私的特 性,包括对个人信息和个人隐私的保护、对商业秘密的保护等。隐私性旨 在保障个人和组织的合法隐私权益,常见的隐私增强方案包括最小化数据 处理范围、个人信息匿名化处理、数据加密和访问控制等。
6、可靠性: 指人工智能及其所在系统在承受不利环境或意外变化 时,例如数据变化、噪声、干扰等因素,仍能按照既定的目标运行、保持 结果有效的特性。可靠性通常需要综合考虑系统的容错性、恢复性、健壮 性等多个方面。
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