我们每日辛勤工作的最终目标就是能让生活更轻松方便,人类历史就是这样发展的。机器学习就是这样一种提升便利性的力量,它能从Spotify根据我们以前的播放列表提供的推荐,过滤垃圾邮件和网络钓鱼邮件。
虽然机器学习是一个先进技术带来的天才礼物,但总是屈服于臭名昭著的恶意软件和攻击。每个企业的发展都离不开客户和投资者的信任。只有在客户的数据不被泄露和隐私得到维护的情况下,这种信任才得以维持。
然而,随着数据成为新的“燃料”,这已成为一项艰巨的任务。每一个大大小小的组织都在争分夺秒地保护自己和客户不受数据泄露的影响。这篇文章将带你了解机器学习系统需要保护的5个原因。
数据盗窃
我们预计电子商务很快将突破万亿美元大关,这显然也将导致数字欺诈激增。据Juniper Research的报告称,预计到2023年,“无卡交易诈骗”(CNP)的规模将达到1300亿美元。另一个令人担忧的消息是,近50%的电子商务公司已经成为它的受害者。
知识产权盗窃
专利就像是你的创造力和技艺的“合法垄断”(美国专利和商标法长达20年)。在企业环境中,知识产权战争可能会比Eminem和IggyAzalea之间的斗争更严重。以下这些都是在不同行业所存在的知识产权被侵犯的形式:
不合规
网络安全法的实施无异于公司的责任,而公司的责任则伴随着大量的制衡。
服务质量揭示了计算服务的完整性能,攻击者可以利用该服务轻松地在系统中传输大量优化的授权。由此,攻击者可以降低服务质量或强制向人工操作人员升级。
支持QoS的网络容易受到另一种形式的攻击——QoS攻击。支持QoS的网络,例如差别化服务网络,以不同的成本提供不同类别的服务。这种收费差异可能会刺激一些用户窃取带宽或任何其他与网络相关的资源。
中毒分析
数据中毒是金融业最大的潜在威胁,因为它可以导致任何基于人工智能的安全系统漏洞。它具有很强的操纵性,在持续损害数据和破坏客户信任的同时,也容易被忽视。取证专家还发现,追踪如此复杂但易受攻击的状态向量极为困难,这表明基于云的基础设施还需要熟练的安全模块。
除了享受服务之外,还需要警惕潜在威胁。要始终保护和过滤潜在威胁的安全性,这有点像现代的数据角斗士。希望你现在可以更加意识到保护机器学习系统的紧迫性。
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