Ru En

2023 Состязательное машинное обучение и кибербезопасность: риски, вызовы и юридические последствия/Adversarial Machine Learning and Cybersecurity: Risks, Challenges, and Legal Implications, CSET

Adversarial Machine Learning and Cybersecurity: Risks, Challenges, and Legal Implications

2023
английский
Center for Security and Emerging Technology
Скачать документ

В отчете содержится обсуждение уязвимостей ИИ в сфере кибербезопасности, а также текущее состояние дел в отношении обмена информацией и нормативного регулирования этой сферы.

2023 Состязательное машинное обучение и кибербезопасность: риски, вызовы и юридические последствия/Adversarial Machine Learning and Cybersecurity: Risks, Challenges, and Legal Implications, CSET

Основные рекомендации по четырем темам:

1. Расширение традиционной кибербезопасности ИИ

  • Организации, создающие или развертывающие модели ИИ, должны использовать структуру управления рисками, которая обеспечивает безопасность на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ.

2. Улучшение обмена информацией и организационной безопасности

  • Организациям, внедряющим системы ИИ, следует стремиться к заключению соглашений об обмене информацией для содействия пониманию и нивелированию угрозы.

3. Уточнение правового статуса уязвимостей ИИ

  • Правительственные учреждения США, обладающие полномочиями в области кибербезопасности, должны разъяснить, как проблемы безопасности ИИ вписываются в их нормативную структуру.

4. Поддержка эффективных исследований для повышения безопасности ИИ

  • Исследователи состязательного машинного обучения и специалисты по кибербезопасности должны стремиться к более тесному сотрудничеству друг с другом и с иными заинтересованными группами.

Документы