CSET发布网络安全和AI研究议程

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导读:乔治城年夜学沃尔什交际学院平安与新兴手艺中间(CSET)宣布了2020年5月的摘要,从收集平安的角度研讨了人工智能(AI)和机械进修(ML),并提出了决议计划者需求思索的一系列成绩。简而言

乔治城年夜学沃尔什交际学院平安与新兴手艺中间(CSET)宣布了2020年5月的摘要,从收集平安的角度研讨了人工智能(AI)和机械进修(ML),并提出了决议计划者需求思索的一系列成绩。

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简而言之,收集平安和人工智能项目中的国度平安研讨议程收集平安和人工智能的担任人本·布坎南(Ben Buchanan)将决议计划者的留意力集中在最年夜似然进犯、进攻和匹敌进修等未知的“人工智能机械进修范式”上。

布坎南建议,应当彻底研讨ML的“杀逝世链”,或许黑客应当操纵这些步调来完成他们的方针,从而帮忙收集进攻者和软件工程师发明并解救能够的缝隙。

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他写道:“在收集平安和人工智能的交汇点,最主要的国度平安成绩之一是机械进修在多年夜水平上重塑或加强了这个杀手链。”“有来由担忧,但也有来由以为,明天的主动化(没无机器进修手艺)在人机团队中很是有用。”

他还请求政策制订者思虑其他进犯性成绩,例如若何利用最年夜似然法来调剂和扩展鱼叉式收集垂钓诡计,以及加强收集才能。Buchanan持续摸索ML的进攻用处,特殊是若何利用它来检测歹意代码或更有用地将其回因于收集进犯。

该冗长声明指出:“假如机械进修能进步检测、阻挡和回因才能,就能年夜年夜下降收集运转的潜伏风险。”但是,他明白暗示,评价应基于现实和可权衡的成果。

Buchanan还处理了与传统计较机零碎不异的成绩,即ML有其本身的弱点,如软件过错和根基缝隙,这为黑客供给了利用该零碎的新机遇。他写道,政策制订者应当预备思索若何确保机械进修不受这些棍骗方式的影响,或许在利用秘密数据停止培训时有意中泄漏奥秘。

虽然年夜部门简介都集中在与最年夜似然法使用相干的手艺成绩上,但布坎南最初仍是请求决议计划者记住与人工智能和国度平安之间的关系相干的其他普通性成绩。

他正告称:“此外,至多在短期内,机械进修功用将增添传统进犯媒体的庞杂性,增添收集运营商在未充实领会其外部操纵或潜伏影响的环境下采取机械进修功用的风险。”


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本文作者2020-7-31 06:00 PM
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