从语料输入到内容输出角度，探究人工智能数据安全全链路实践路径
摘要：随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用日益广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等。然而，人工智能系统的数据安全问题也日益凸显，成为制约其进一步发展的重要因素。...
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DHS发布在关键基础设施安全开发部署AI的框架
聚焦源代码安全，网罗国内外最新资讯！编译：代码卫士美国国土安全部 (DHS) 发布如何在关键基础设施中安全开发和部署人工智能 (AI) 的建议。该建议适用于AI供应链中的所有参与方...
为什么AI开发者必须拥抱漏洞研究与透明度？
在AI技术飞速发展的今天，安全问题成为行业面临的重大挑战。谷歌云的研究员Phil Venables在其文章《为什么AI供应商应共享漏洞研究》中，深刻探讨了漏洞研究和透明度对于AI开...
生成式AI威胁与安全应用——微软年度情报报告
本篇文章来自于微软情报24年年度报告。在该报告开头，微软就指出了生成式AI的特点。基于生成式AI打造一个系统很简单，对该系统进行测试变得很困难。其中部分测试集我们可以进行测试，但对...
AI管道的十大常见风险
聚焦源代码安全，网罗国内外最新资讯！作者：DAN BROWNE 和 MUHAMMAD MUNEER编译：代码卫士谷歌下属公司 Mandiant 发布博客文章《保护AI管道安全》，简...
欧盟人工智能法案的10大运营影响——通用人工智能模型的法定义务
原文作者:Phillip Lee, AIGP, CIPP/E, CIPM, FIPUzma Chaudhry，AI Governance Center FellowAI Gover...
热文美国加州通过AI 透明度法案，明年1月1日起生效（附解读）
2024年9月19日，《加利福尼亚人工智能透明度法案》（SB 942, Becker. California AI Transparency Act，以下简称“《法案》”）获州长批...
一个月拿下AIGP人工智能治理专家证书！
关注我们，学习更多隐私合规讯息最近有一个一个非常令人激动的消息！有一位学员在10月11日高分通过了AIGP考试！从报名到培训学习再到考试只花了一个月的时间，该学员反馈我们的题库覆盖...
人工智能安全治理框架解读——系统安全风险及应对篇
20242024年9月9日，全国网络安全标准化技术委员会发布了《人工智能安全治理框架》1.0版（以下简称“《治理框架》”）。《治理框架》确定了人工智能的总体安全治理框架。按照“提...
从部署到运维：全球安全机构联手打造AI安全部署指南 | 英美安全机构《AI系统安全部署指南》全文翻译
执行摘要安全部署人工智能（AI）系统需要仔细的设置和配置，这取决于AI系统的复杂性、所需资源（例如，资金、技术专长）以及所使用的基础设施（即本地、云或混合）。本报告扩展了安全AI系...