Роботы не смогут захватить мир, люди оказались хитрее: Ant Group делает большие шаги в повышении безопасности

0
128

Работы не смогут захватить мир: люди оказались хитрее

Ant Group запустила AntGuard — значительный шаг в решении проблем безопасности, связанных с большими моделями искусственного интеллекта. Это решение состоит из двух основных частей: «AntScan 2.0» и «TianGuard», целью которых является повышение надежности и достоверности крупных моделей искусственного интеллекта, используемых в различных отраслях.

Роботы не смогут захватить мир, люди оказались хитрее: Ant Group делает большие шаги для повышения безопасности

Основная цель AntGuard — решение проблем безопасности, связанных с проблемными обучающими данными, неконтролируемыми процессами вывода и внешним вредоносным воздействием. Основное внимание уделяется трем основным направлениям: измерению безопасности больших моделей, интеллектуальному управлению рисками и решению проблем с данными.

Роботы не смогут захватить мир, люди оказались хитрее: Ant Group делает большие шаги для повышения безопасности

AntScan 2.0 выступает в качестве эксперта по безопасности для больших моделей. Прежде чем эти модели будут запущены в производство, они тщательно тестируются, выявляя уязвимости в различных аспектах, таких как безопасность данных, безопасность контента и моральные соображения.

TianGuard, с другой стороны, действует как защитный щит для более крупных моделей. Он использует интеллектуальную технологию контроля рисков для защиты моделей от вредоносных внешних запросов и фильтрации потенциально опасных ответов, генерируемых этими моделями. Такой подход обеспечивает безопасность на протяжении всего процесса, от пользовательского ввода до исходных данных модели после развертывания.

Роботы не смогут захватить мир, люди оказались хитрее: Ant Group делает большие шаги для повышения безопасности

Кроме того, Ant Group и TianGuard стремятся поддерживать безопасность моделей как на этапе обучения, так и на этапе использования. Они достигают этого путем реализации таких стратегий, как очистка проблемных источников данных, согласование процессов обучения и проведение исследований для повышения прозрачности модели.

Источник: Гизмочина

НОВОСТИ ПАРТНЕРОВ

БОЛЬШЕ НОВОСТЕЙ