我仍然记得软件开发行业处于起步阶段的日子。许多人担心软件的漏洞和漏洞利用，而当黑客利用这些漏洞并开始执行其恶意设计时，他们就在那时。主流媒体（印刷媒体和电子媒体）广泛地涵盖了每次数据泄露和 网络安全攻击。
重点更多是清除单个错误，而不是找出问题的根本原因。几年后，我们意识到唯一的解决方案是构建安全软件。几十年后，软件安全性已成为网络安全计划的组成部分。
使用当今使用机器学习和人工智能的软件和应用程序，确保所使用的机器学习和人工智能系统的安全非常重要。不要误会我的意思，机器学习在图像分类，翻译，游戏以及赢得复杂的游戏（如国际象棋，围棋以及其他视频游戏）等任务方面可以比人类做得更好。
尽管具有优势，但一些企业由于附加的安全风险，仍然不愿意使用基于机器学习的系统。如果您以偶然的方式采用机器学习，则更有可能增加安全风险。因此，对于考虑采用机器学习的企业来说，了解其附带的安全风险很重要。
在本文中，您将了解五种常见的机器学习安全风险以及如何减轻这些风险。
机器学习安全挑战 福州小程序开发
确保机器学习系统安全的最大障碍之一是机器学习系统中的数据在安全性方面起着外部作用。这使得保护机器学习系统更加困难。在大多数情况下，训练机器学习系统的数据集占60％的风险，而学习算法和源代码则占40％的风险。
因此，对于企业而言，将所有精力都转移到架构风险分析上很重要。根据一份报告，架构风险分析是企业保护机器学习系统所需采取的重要的第一步。该报告进一步强调了与机器学习系统相关的70多种风险。保护已经成为机器学习模型不可或缺的一部分的数据是另一个巨大的挑战。
1.欺骗系统
机器学习系统上最常见的攻击之一就是通过提供恶意输入来诱使它们做出错误的预测。简而言之，它们是机器的光学错觉，向他们显示了现实世界中不存在的图像，并迫使他们基于此做出决策。覆盖范围和关注度很大，这使其比其他机器学习安全性风险要大得多。这种类型的攻击通常针对机器学习模型。
2.数据中毒
机器学习系统依赖于数据进行学习。因此，对于企业来说，确保数据的可靠性，完整性和安全性很重要，否则，您可能会得到错误的预测。黑客知道这一点，并试图针对机器学习系统使用的数据。他们以某种方式操纵，破坏和毒害数据，使整个机器学习系统崩溃。
企业应特别注意并最大程度地降低风险。机器学习专家应通过最大程度地减少网络犯罪分子可以控制的训练数据量以及在多大程度上防止损坏。更糟糕的是，由于攻击者可以操纵您可能用于训练机器学习系统的任何数据源，因此您必须保护所有数据源。如果您不这样做，则机器学习培训陷入困境的风险将大大增加。
3.操纵在线系统
大多数机器学习系统都连接到互联网，尤其是在不断使用的可操作使用期间。这为攻击者提供了一个可以利用的机会之窗。网络犯罪分子可能会通过输入错误的系统信息，甚至在更糟的情况下误导机器学习系统，从而错误地引导机器学习系统，使其缓慢地重新训练以按照其命令执行操作并执行错误的操作。
操作在线机器学习系统不仅容易，而且非常微妙，以至于受害者甚至不会意识到他们的机器学习系统正在别人的手中玩耍。机器学习工程师可以通过选择正确的算法，维护数据所有权记录以及简化和保护系统操作来解决此问题。
4.转移学习攻击
大多数机器学习系统利用已经训练有素的机器学习模型。通过提供专门的培训，对该通用机器学习模型进行了调整，以实现特定目的。那是当转移学习攻击可能致命的时候。如果您选择的模型很流行，则攻击者可能发起攻击，甚至可能使您的任务特定机器学习模型蒙蔽。
始终注意可疑和意外的机器学习行为，以识别这些类型的攻击。由于机器学习算法是在转移过程中有意使用的，因此这会增加风险，尤其是当学习转移发生在预期用途之外时。最好选择小组发布模型，因为他们可以清楚地定义系统的功能以及如何控制风险。
5.数据隐私和保密
如前所述，机器学习算法使用数据进行训练和学习。确保数据的私密性和机密性至关重要，尤其是将数据直接内置到机器学习模型中时。黑客可以发起可能在雷达下飞舞的数据提取攻击，这可能使整个机器学习系统面临风险。
即使这些攻击失败，网络犯罪分子也可以发起较小的子符号功能提取攻击，这不仅需要更少的精力和资源来执行，还可以帮助他们执行其他类型的攻击，例如带有恶意输入的对抗性攻击。这意味着您不仅必须保护机器学习系统免受数据提取攻击，而且还必须防止功能提取攻击。
