大家好，关于人工智能的安全问题很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于人工智能的安全问题包括的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 人工智能七大危害
2. 人工智能应用不当会产生哪些风险
3. 从国家安全角度分析人工智能的利弊
4. AI安全范围

人工智能七大危害

一、安全隐患：人工智能系统有可能被恶意软件病毒攻击，使系统失控，引发灾难。

二、没有社会责任感：人工智能系统没有道德意识和社会责任感，有可能处理相关决策时缺乏人性，产生不合理的结果。

三、缺乏主观思考和创新能力：全自动的人工智能系统没有主观思考和创新能力，也就无法发现潜在的威胁，从而容易面临新的潜在风险。

四、价值导向偏差：人工智能系统通常缺乏价值导向，不能很好区分人们所定义的价值，从而导致偏差出现。

五、技术依赖性：人工智能系统的运行依赖于计算机硬件，如果出现计算机硬件故障，则可能影响系统运行，降低其可靠性。

六、就业冲击：人工智能的大量发展对传统的劳动力市场造成冲击，大量的低技能岗位可能被取代，导致大量人失去就业机会。

七、侵犯隐私：随着大数据和云计算的大规模使用，人工智能可以大量收集用户信息，从而侵犯用户隐私。

人工智能应用不当会产生哪些风险

一、数据风险

1.“数据投毒”

所谓的“数据投毒”指人工智能训练数据污染导致人工智能决策错误。通过在训练数据里加入伪装数据、恶意样本等，破坏数据的完整性，进而导致训练的算法模型决策出现偏差。

2.数据泄露

一方面逆向攻击可导致算法模型内部的数据泄露;

另一方面，人工智能技术可加强数据挖掘分析能力，加大隐私泄露风险。比如各类智能设备（如智能手环、智能音箱）和智能系统（如生物特征识别系统、智能医疗系统），人工智能设备和系统对个人信息采集更加直接与全面。人工智能应用采集的信息包括了人脸、指纹、声纹、虹膜、心跳、基因等，具有很强的个人属性。这些信息具有唯一性和不变性，一旦泄露或者滥用将产生严重后果。

3.数据异常

运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误，同时模型窃取攻击可对算法模型的数据进行逆向还原。此外，开源学习框架存在安全风险，也可导致人工智能系统数据泄露。

二、算法风险

图像识别、图像欺骗等会导致算法出问题，比如自动驾驶，谷歌也做了一些研究，如果模型文件被黑客控制恶意修改，并且给它学习，会产生完全不一样的结果;

算法设计或实施有误可产生与预期不符甚至伤害性结果;

算法潜藏偏见和歧视，导致决策结果可能存在不公;

算法黑箱导致人工智能决策不可解释，引发监督审查困境;

含有噪声或偏差的训练数据可影响算法模型准确性。

三、网络风险

人工智能不可避免的会引入网络连接，网络本身的安全风险也会将AI带入风险的深坑;

人工智能技术本身也能够提升网络攻击的智能化水平，进而进行数据智能窃取;

人工智能可用来自动锁定目标，进行数据勒索攻击。人工智能技术通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标，提高攻击效率;

人工智能可自动生成大量虚假威胁情报，对分析系统实施攻击。人工智能通过使用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术处理安全大数据，能自动生产威胁性情报，攻击者也可利用相关技术生成大量错误情报以混淆判断;

人工智能可自动识别图像验证码，窃取系统数据。图像验证码是一种防止机器人账户滥用网站或服务的常用验证措施，但人工智能通过学习可以让这一验证措施失效。

四、其他风险

第三方组件问题也会存在问题，包括对文件、网络协议、各种外部输入协议的处理都会出问题。被黑客利用，带来的是灾难性的毁灭。

从国家安全角度分析人工智能的利弊

人工智能（AI）是一种快速发展的技术，它能够在很多领域带来巨大的利益，如提高生产效率、改善医疗保健和提高安全性能等。然而，AI技术也带来了一些潜在的安全风险和挑战，从国家安全角度来看，人工智能的利弊如下：

利：

1.提高国家安全防御水平：人工智能可以用于网络安全、反间谍、反恐等领域，提高国家安全防御水平。

2.加强军事领域的战斗力：人工智能在军事领域的应用可以提高作战效率、精度和安全性，改善军事设备和作战指挥系统。

3.优化国家管理和治理：人工智能可以用于国家管理和治理，例如预测经济走势、提高行政效率和反腐等。

弊：

1.数据和隐私安全问题：人工智能需要大量的数据来训练和学习，而这些数据可能包含敏感信息，例如个人隐私、商业机密和国家机密等。因此，数据和隐私安全问题是使用人工智能所面临的最大风险之一。

2.人工智能武器化：人工智能技术可以用于发展自主武器系统，这可能导致无人机、机器人和其他自主系统在冲突中使用，从而增加误伤和损失的风险。

3.社会稳定和就业问题：随着人工智能的发展，许多传统工作将被自动化，这可能导致大量的失业和社会稳定问题。此外，如果人工智能被用于制造虚假信息和虚假新闻，那么社会的稳定和民主制度也将受到威胁。

综上所述，从国家安全角度来看，人工智能的利弊需要平衡考虑，必须制定合适的政策和监管措施来确保人工智能技术的安全和稳定发展。

AI安全范围

AI人工智能安全问题可以分为以下几类：

1、AI人工智能自身算法问题；

图像识别、图像欺骗等会导致自动驾驶出问题，谷歌也做了一些研究，如果模型文件被黑客控制恶意修改，并且给它学习，会产生完全不一样的结果。

2、AI人工智能引入的第三方组件问题；

这些组件也会存在问题，包括对文件、网络协议、各种外部输入协议的处理都会出问题。被黑客利用，带来的是灾难性的毁灭，所以现在产业界学术界都非常关注AI的这个方面。

3、AI人工智能接入网络的安全；

现在的AI人工智能不可避免的会引入网络连接，网络本身的安全风险也会将AI人工智能带入风险的深坑；

但是很多人不会去考虑潜在风险，特别是最广大的消费者。可能很多人会说：有授权、需要登录、有指纹认证、有面部识别，哪有那么危险！可是你不要忘记，这些所谓的安全验证，最终的表现形式还是数据化，无论他是处理、传输、或者是存储，只要是数据化的东西都是可复制、可获取、可编辑的。数据安全的问题存在于数据的整个生命周期，从数据获取、传输、存储、使用等环节，数据的机密性、数据的完整性、数据的可用性等都是系统安全的重要环节。

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