我們需要人類解決所有問題并執行日常任務的日子已經一去不復返了。人工智能已經占領了全世界，引入了巧妙的創新技術和商業模式，增加了人類自身發明的范圍，效率和生產力。這使得保護AI系統至關重要，因為它存儲了所有用戶的數據和個人信息。

但是，保護能夠根據環境改變自身行為的系統本身就是一項挑戰，特別是在我們剛剛開始理解其在服務中的應用程序的全部范圍時。但在我們絕望之前，要知道如果有效采取某些措施，人工智能安全是可能的。

本文分析了其中五個步驟，以維護一個安全，強大和堅固的AI系統。

與團隊交談

這是保護AI系統的關鍵步驟。人們應該定期與他的團隊交流，以確保他們擁有完善和更新的安全概念。每個成員都應該牢牢掌握數據分類，隱私原則，數據保護技術等基本概念。每個成員都應該能夠理解和實施為保持系統完整和受保護所采取的安全措施，每個人都應該熟練掌握他/她必須扮演的角色。

由于數據在人工智能系統中廣泛傳播，因此應該有一個有效的數據治理結構，并確保他/她的團隊熟悉它。每個人都應該能夠掌控自己的工作，并對他們在工作和保護系統中所起的作用負責。

執行威脅建模

威脅建模用于優化網絡安全性，首先確定漏洞，然后設計步驟以減輕可能損害系統的潛在威脅的影響。

威脅建模應該在組件級別和端到端的角度進行，以確保安全性在一開始就集成到系統中，并且在存儲和傳輸數據的每個點都滿足安全要求。應仔細檢查不同子系統之間的接口和邊界，以完全驗證這些接口所做的假設。最重要的是，應在威脅模型中檢查所有工作流程，以確保不會遺漏任何可能以任何方式損害系統安全性的內容。

利用基礎安全功能

基礎安全功能可在操作的所有階段保護您的AI系統，從上電到離線。您可以利用其中一些來維護AI項目的安全性，其中包括以下內容。

安全引導

這確保了系統的完整性，使用固件上的加密簽名來保證用戶在系統重新啟動時，它確實完全符合制造商的意圖，而不是跟隨黑客的行為。改變。這樣的系統專門保護根公鑰，確保不會被更改。由于信任身份的根源以這種方式變得不可偽造，因此黑客不可能改變系統的工作和/或竊取數據。

密鑰管理

密鑰管理保護密鑰以確保加密算法不會受到威脅。需要確保密鑰材料保留在硬件信任根中，因為其中的策略僅允許應用層客戶端通過應用程序編程接口(API)間接管理密鑰。為了確保持續保護這些密鑰，必須驗證密鑰的導入和包裝導出的密鑰。

安全更新

由于人工智能不斷適應周圍環境，隨著時間的推移，人工智能會越來越強大和復雜。這就是為什么應該持續更新數據和模型，同時應該使用端到端安全性保護新模型。為了讓您的AI系統不斷發展并保持安全免受故障和漏洞的影響，應該通過此基礎功能定期更新。