人工智能正逐渐成为主流，并嵌入到越来越多的日常生活应用中。从医疗保健，金融到交通运输和能源，机遇无限。每个部门都充满了节省时间，金钱和其他资源的机会，而AI提供了许多解决方案。

然而，与AI安全相关的关键问题仍未得到解答。当AI安全扩展到企业时，IT组织如何管理AI安全，您是否具有审计功能来回答监管机构的问题?

对于数据科学家，您如何确保自己的AI模型随时间推移保持可靠?对于开发人员，您如何将常规DevOps流程扩展到支持AI的软件开发?提出正确的安全问题必须是您扩展AI策略的基本组成部分。

组织刚刚投资于管理和监视其AI的工具，以实现企业规模，从而导致了适合其现有技术堆栈的MLOps和ModelOps工具市场的增长。

但是，这反映了更广泛的趋势-他们没有像系统或应用程序开发那样对AI开发和部署过程应用相同的严格性。人工智能安全也是如此—因为许多组织仍处在解决其人工智能管理的困境中，他们将安全优先事项推到了线下，这只会导致更大的问题。

在AI部署方面存在很多风险，安全性不是事后才想到的-在企业AI部署开始之初，解决安全性问题就显得更为必要。

全方位攻击

支持AI的系统的现实情况是，攻击者的攻击面越来越大，可供恶意行为者利用。幸运的是，MLOps工具可以帮助您解决组织内部正在使用的AI的访问控制，并且其中许多工具还可以帮助提高API安全性和可追溯性。同时，还有其他类型的威胁需要解决，许多组织尚未考虑如何将这些威胁纳入其整体安全状况或响应中。

对抗性AI是指机器学习的一个特定分支，致力于通过创建错误信息或降低模型性能来对AI模型性能产生负面影响。如今，不良行为者可以将不良或“中毒”的数据馈送到模型中以影响输出，或者通过反向工程模型的权重以影响其输出。