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人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)白皮書(2023年版)

來源:全國信息安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2023/6/14   主題:其他 [加盟]

《人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(2023版)》由中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院等20家單位共同編寫,梳理了人工智能技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀,分析了人工智能面臨的新的安全風(fēng)險(xiǎn),結(jié)合國內(nèi)外人工智能安全政策與標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)狀,指出了人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)需求,提出了下一步開展人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)化工作的建議,為規(guī)范引導(dǎo)人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)化工作提供參考。

(一)人工智能安全屬性定義和度量指標(biāo)

隨著人工智能安全工作開展,安全屬性定義逐步形成一些共識,國 際標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)技術(shù)文件也給出了部分安全屬性的定義描述,但不同文件 之間仍有差異?煽啃、可解釋性、公平性等重要安全屬性定義的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng) 一,以及其度量指標(biāo)的規(guī)范化,將對人工智能的發(fā)展有著重要促進(jìn)意義。

(二)用戶輸入數(shù)據(jù)安全保護(hù)相關(guān)規(guī)范

在人工智能通常收集用戶輸入數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練的背景下,如何保障用戶 輸入數(shù)據(jù)的安全亟需技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)操作場景的不同,用戶輸入的數(shù)據(jù)可 能包含人臉、身份證號、家庭住址等個(gè)人信息,可能包括個(gè)人健康情況、 情感狀況等個(gè)人隱私,可能包括企業(yè)技術(shù)和經(jīng)營活動(dòng)有關(guān)的商業(yè)秘密,甚 至可能包括國家秘密等。

(三)人工智能服務(wù)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)相關(guān)指南

圍繞人工智能服務(wù)過程中,可能會面臨的對抗樣本攻擊、爬山攻擊、 模型竊取、供應(yīng)鏈攻擊等新型攻擊威脅,需要研究在數(shù)據(jù)集防護(hù)、算法模 型保護(hù)、抗逆向攻擊等方面的安全技術(shù)措施指南,幫助人工智能服務(wù)提供 者保護(hù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及人工智能模型參數(shù)等的機(jī)密性和完整性。



附件:人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)白皮書(2023年版)






與人工智能直接相關(guān)的安全標(biāo)準(zhǔn)

GB/T38542-2020,GB/T38671-2020,GB/T40660-2021,GB/T41819-2022,GB/T41807-2022,GB/T41806-2022,GB/T41773-2022,GB/T41871-202220230253-T-469

人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)

20211000-T-469; 20230249-T-469; 20221791-T-469 ;T/CESA 1193-2022

英國人工智能戰(zhàn)略:支持創(chuàng)新,建立監(jiān)管框架,暫緩立法

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人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)分析

用戶數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,放大隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn);算法模型日趨復(fù)雜,可解釋性目標(biāo)難實(shí)現(xiàn);可靠性問題仍然制約人工智能關(guān)鍵領(lǐng)域應(yīng)用
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