亞太郎的智權事

科技可以為善，也可以為惡

當所有人忙著適應AI人工智慧帶來產業體系的轉型與創新，並期待透過研發及利用新的AI技術攻佔市場創造優勢的同時，另外一場戰爭也已經無聲無息的展開，IBM Security CTO兼VP Koos Lodewijkx 分享，目前已經至少有三種與AI相關的對抗性機器學習攻擊手段：

第一種是利用AI提高攻擊效率，透過機器學習，分析社群媒體上的訊息、朋友圈等等，依照這些個人化資訊發起針對性攻擊，提高釣魚攻擊成功率

第二種是污染AI系統，或是找到AI系統弱點、繞過防禦以進行攻擊

第三種是竊取訓練AI模型背後的數據，進行逆向重建，以竊取資訊。

利用AI對抗AI

由於AI攻擊會導致財務、聲譽、安全、智慧財產權、人員資訊和專有資料的損失，因此為了對抗AI攻擊，可透過在資安系統中導入AI，藉由機器學習分析大量數據，以識別並解決潛在的攻擊媒介，並針對潛在的人工智慧違規行為制定強而有力的回應策略，同時建立安全平台來保護重要的人工智慧資產，包括基於 SaaS 的 API，用於跨所有部門的人工智慧模型安全評估和威脅防禦，以透過AI防禦對抗AI攻擊。

隨著黑手不斷演進的AI

而儘管目前AI已被大量用於資安產品，但目前的AI防禦還不能完全所有的資安問題，因此，如何開發新的人工智慧安全技術來強化資安系統的防禦能力，透過自動偵測漏洞來降低潛在攻擊的風險和影響，就是企業研發及智慧財產權布局的下一步目標。

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