人工智能的致命缺陷可能是无情，贪婪的食欲。或至少是“毒药”穿透的最快方法。网络攻击秘密地将小剂量的“有毒数据”携带到重要的AI培训集中，以假或误导性信息的形式。任务：破坏可靠模型的时刻，并朝着完全不同的方向倾斜。本文指出：我们今天遇到的大多数AI系统（从CHATGPT到Netflix的个性化建议）都是“智能的”，因为它们接受了许多文本，图像，声音和其他数据的培训，因此只能实现这种惊喜。如果感染了这种丰富的宝藏，则模型的行为不稳定。对世界的真正影响不仅仅是聊天机器人的范围，这些聊天机器人在被要求提供鸟类时，在图像发生器中不扫描或文本形成飞机的图像。邪恶的演员可能导致自动驾驶汽车忽略红灯或触发电网中断和电力停电更大的尺寸。为了防止各种数据中毒攻击的威胁，FIU网络安全研究人员组合了两种新兴技术，以训练AI更安全。根据IEEE Access中发表的一项研究，该团队的创新方法已成功地看到并删除了不诚实的数据，因此它不会损害培训数据集。骑士基金会计算机和信息科学学院首席研究员兼助理教授哈迪·阿米尼（Hadi Amini）表示：“我们已经建立了一项程序，可以在关键的弹性基础设施，网络运输安全，Panghealth护理等中使用许多应用程序。”团队新方法的第一部分涉及联合研究。公司模型（不是您的个人数据）。 - 我考虑使用区块链来减少此缺陷。 “区块链以其在加密货币（例如比特币）中的作用而闻名，例如比特币，一个分布在计算机网络上的共享数据库。-续集。每个块都有自己的指纹，以及上一块块的指纹，几乎可以防篡改。整个链遵循特定的结构（如何在块中包装或分层数据）。这是一个这样的审核过程，以确保不添加随机块。将其视为入学名单。研究人员在建立模型时利用了这一点。它比较块更新并计算出异常更新是否有毒。记录潜在的有害更新，并将其丢弃整合网络。 “我们的团队正在美国国家运输网络安全和韧性中心工作，合作的人紧密努力抢夺加密的加密量以保护数据和系统，” Amini还领导网络安全和AI专家的FIU团队，以确保AI安全和自动系统的交通运输。交通增强的高级人工智能。 “摩尔将继续这项研究，作为他正在进行的研究的一部分，以生成可用于关键基础设施安全的安全AI算法。