几乎90％的AI型号在互联网上“裸跑”！这三个风

具有大型模型的人工智能技术是主要机器是变革和升级该行业的范式的主要机器。越来越多的机构，企业和机构已开始促进大型模型的私有化，该模型广泛用于公司办公室，科学和技术研发，公共服务和其他领域。但是，跳跃和安全的风险总是同时出现。如何加强模型整个模型寿命的安全管理并赋予人工智能行业的正确发展和良好的发展已成为一个需要轻松解决的问题。需要忽略的潜在风险。许多最近的研究发现，将近90％的私有服务器在互联网上是“裸露”的，而有些模型本身很容易发挥攻击，并且具有安全性弱点。目前，某些单元的SO称为“强化”只是设置密码，易于破坏，一些联合国它甚至没有保护密码。可以预测，随着大型模型在将来流行和使用，有针对性的恶性方法和风险情况将不可避免地窃取。因此，网络安全保护应与技术发展同时。 - 敏感数据安全问题。在培训，推理和使用大型模型期间，涉及大型数据。例如，在输入数据时，用户不当存储和处理数据，尤其是在处理机密数据，个人隐私数据以及对那些不在模型的人的敏感商业数据时，存在非法获取和泄漏的数据的风​​险。 - - 关键领域的安全问题。人工智能不能与高科技设备分开。如果将这些设备种植在后门计划中，它将放置智能工厂，金融机构和能源风险设施等主要领域。如果罪犯恶意使用部署大型M的安全弱点奥德尔（Odels）破坏相关系统，可能导致恶毒事件，例如破坏公共服务，公司经济损失，频繁的安全事故等 - - 开始用户利益。如果普通用户使用没有保护的大型模型服务工具，则攻击也可以远程调用接口，以窃取诸如模型参数，培训数据，知识库等的主要财产。同时，攻击可以通过未经授权的接口和滥用GPU资源来调用理解模型。如果数据处理的量太大，则由于计算强度的疲劳，将消除服务器模型。出现很大的安全风险原因 - 开放资源框架中存在缺点。为了快速启动服务，有许多单元直接使用开放资源框架，并且在公共网络上没有密码默认的访问模式。他们无法配置合理的安全保护措施，而忽略最基本的防火墙调整恩特。攻击可以自由访问themodel服务，窃取敏感数据，甚至通过历史弱点执行恶意说明，从而导致数据违规和服务中断。 - 缺乏对危险的认识。一些经理在某种程度上陷入了对AI安全性的理解，有些人认为“安全是专家的业务”。他们不明白删除AI服务需要谨慎，例如保护银行卡密码。当享受AI带来的舒适感时，他们不会考虑其背后的隐藏危险。 - - 必须加强安全教育。一些企业和机构缺乏必要的教育来避免安全，从而使国家对员工的安全和识字率降低，对安全性预防脆弱性以及对大型模型的缺乏使用。缺乏了解教育和心理安全教育的需要。 - 专业法律的差距。最近几年，我的国家发布了许多政策，法规和指导人工智能和网络数据的意见，但是随着人工智能的迅速发展，出现了需要改进的法律问题。国家安全器官提醒大型模型是促进技术开发的重要力量，但其安全保护不应暂时休息。如果开发人员，企业或普通用户应该谨慎并共同保护技术股息免遭恶意剥削。 - 准备安全保护，并为生存稳定的障碍发展一种。在开发和应用大型模型的过程中，AI公司需要注意自己的职责和安全责任。通过加强与安全制造商的联系和合作，他们可以加强大型模型的安全性，可靠性和稳定性，并严格保证安全技术和操作电动监视。 - 安全文化，并与国防生态系统建立合作。在发送大型模型之前，单位和企业将需要进行全面的风险评估和计划安全，并通过制定安全政策和进行安全培训来提高所有员工的安全意识。 GeneralPublic应提高他们对使用大型模型的安全意识，注意与安全性的知识，养成良好的利用习惯，选择从官方渠道下载大型模型工具，并且在随意使用它们时，不要随意连接到不熟悉的网络，以确保安全和稳定的大型模型的安全应用。资料来源：国家安全部