技術革命と産業変革の新ラウンドをリードするコアパワーの1つとして、人工知能は近年、金融、eコマース、医療の分野で広く使用されています。

現在、グローバルな人工知能の大規模な構築とアプリケーションの加速に伴い、人工知能インフラストラクチャ、設計と開発、および統合アプリケーションが直面するセキュリティリスクがますます顕著になっています。 深層偽造技術のオープンソースコードとアプリアプリケーションの増加に伴い、犯罪者が深層偽造技術を使用していることを示しています個人の肖像権、評判権、プライバシー権を侵害する虚偽の動画を作成することは珍しくありません。 2019年12月の時点で、偽のポルノコンテンツは、ネットワーク全体で流通している深く偽造されたビデオの96％を占めています。

そしてこれは氷山の一角に過ぎません。指紋と顔の認識によって残された生体情報、自律運転によって残された個人の居場所記録、モバイルアプリによって保存された個人のプライバシーデータ、病院に保管された診断と治療の記録...実行中の人工知能は、人々の仕事と生活、ユーザーの多くのシーンに入りますさまざまな行動が記録され、データとして保存され、その結果として生じるデータ漏洩、データ偽造、アルゴリズムのボトルネック、プライバシーセキュリティ、倫理的ジレンマなどの問題が徐々に浮上しています。関連する調査報告によると、今年7月、犯罪者はeコマースプラットフォームで顔のデータ情報を販売し、5セントの低価格でパッケージ化して販売した後、盗まれた顔認識情報は虚偽の登録と通信に使用されました。企業のインターネット金融詐欺およびその他の違法行為および犯罪的心理的活動。 training chair

恥ずかしいのは、「人工知能情報セキュリティ管理フレームワーク（2020）」は、人工知能開発企業社会の現段階が主に技術革新の研究開発と製品運用に焦点を当てており、人工知能システムの安全教育への投資が比較的少ないことを示しています。インフラストラクチャが弱い。現在、人工知能セキュリティ技術は学術研究と少量の実験の段階にあり、様々な成熟した人工知能アプリケーションセキュリティ製品とサービスシステムはまだ形成されていません。

人工知能産業の健全で秩序ある発展において、安全性は状況によって要求される重要な保証であり、いくつかの技術の実施に不可欠な前提条件です。人工知能について安全な話を残すことは、水と根のない木のようなものです。実践はまた、人工知能セキュリティに対する現在の需要、企業セキュリティへの不十分な投資と人工知能セキュリティ製品およびサービスの欠如との間の矛盾が、人工知能産業の長期的な発展を制限するボトルネックになりつつあることを証明しました。

開発のジレンマが時代の機会と重なる重要な瞬間に、業界は、業界、大学、研究機関が協力して、より安全で信頼性が高く信頼性の高い人工知能技術を継続的に改善およびアップグレードし、人工知能のセキュリティ保護を加速して、人々が楽しむことができるようにすることを期待していますこの技術の利益のために。