语言模型暴露敏感或专有数据。企业用户可能会通过多种方式在不知不觉中执行此操作，例如，工程师要求工具优化或重构专有代码，或者销售团队成员要求用历史销售数据来预测未来的管道。企业应实施强有力的人工智能政策指南和基于技术的数据丢失防护措施，以防止意外的数据泄露和泄露。与此同时，他们还应该深入了解人工智能应用程序的用情况，以防止或减轻影子人工智能的影响，并通过精细的访问控制确保用户只用经过批准的人工智能应用程序。人工智能应用程序的数据隐私和安全风险：并非所有人工智能应用程序都具有相同级别的数据隐私和安全性。条款、条件和政策可能存在很大差异，例如，企业应考虑其数据是否将用于训练语言模型、挖掘广告或出售给第三方。企业必须评估其用的人工智能应用程序并为其分配安全风险评分，
同时考虑数据保护及
其背后公司的安全实践等因素。据质量和中毒问题：用于训练人工智能应用程序的数据的质量和规模直接影响人工智能输出的可靠性。企业在选择人工智能解决方案时应仔细 卢森堡电话号码表 评估数据质量，并建立强大的安全基础以降低数据中毒等风险。人工智能驱动的威胁的新时代人工智能的风险是双向的：企业面临着来自企业外部的持续不断的威胁，其中包括人工智能驱动的攻击。现实情况是，几乎所有类型的现有威胁都可以得到人工智能的帮助，这意味着攻击将以前所未有的速度、复杂性和规模发起。这些目标必须是明确的具体的可衡量的和现实的即目标。定义发布时间表。搜索引擎会考虑更新并随着时间的推移对静态网站进行惩罚。
与此同时未来的可能性是无限的
这意味着企业在人工智能驱动的网络攻击方面面临着系列未知的未知因素。尽管如此，明显的攻击模式正在出现。在年人工智能安全报告中，提供了对众多不断演变的威胁类型的见解，包括：人工智能模仿：人工智能深度伪造、复杂的社会工程攻击、错误信息等等。生成的网络钓鱼活动：端到端活动生成，以及用创建 法国 电话号码列表 网络钓鱼登录页面的案例研究七个简单的提示。人工智能驱动的恶意软件和勒索软件：威胁行为者如何在攻击链的多个阶段利用人工智能自动化。用生成漏洞利用：展示了创建利用是多么容易，在本例中为和服务器路径遍历黑暗聊天机器人：深入研究缺乏安全护栏的和等暗网模型的扩散。