人工智能安全与传统安全在定义、内涵、特征和应对策略上存在显著差异。以下将从多个角度详细探讨人工智能安全与传统安全的区别。

人工智能安全的内涵

内生安全

内生安全是指由人工智能自身的脆弱性所导致的安全问题，通常存在于数据、算法/模型、平台和业务等环节。例如，算法黑箱、数据投毒、对抗样本攻击等。内生安全是人工智能安全的基础问题，涉及技术本身的脆弱性和不确定性。这些问题需要通过技术创新和算法改进来解决。

应用安全

应用安全是指人工智能技术在应用于其他领域的过程中，因其脆弱性和不确定性，或者因受到恶意攻击、不当使用甚至恶意利用而导致的安全问题。例如，自动驾驶领域的错误决策可能导致交通事故，医疗领域的失误可能危及生命。
应用安全是人工智能安全的重要组成部分，涉及多个领域和场景。随着人工智能技术的广泛应用，应用安全问题将越发凸显。

发展安全

发展安全是指影响和决定人工智能所处的技术生态能否健康发展的安全问题，包括基础研究、应用研究、产业环境、体制机制、人才资源和国际环境等方面。发展安全是人工智能安全的宏观层面，涉及技术生态的健康发展。外部遏制打压和技术滥用是当前面临的主要发展安全问题。

人工智能安全与传统安全的区别

安全定义

传统安全主要侧重于建立信任态势，确保系统的完整性、机密性和可用性。而人工智能安全则更加注重增强模型的可信度态势，确保AI模型在面临各种复杂环境时仍能输出准确、可靠的结果。
传统安全的定义较为明确，主要关注系统和网络的安全性。人工智能安全的定义更为广泛，涉及技术、应用和发展等多个层面。

安全风险

人工智能安全面临的风险包括数据窃取、网络攻击、经济安全风险、“数据投毒”和军事安全风险等。这些风险不仅威胁到技术系统的安全，还可能对个人隐私和社会稳定造成影响。传统安全风险主要集中在传统的IT系统和网络安全领域。

安全措施

传统安全措施通常包括防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等。而人工智能安全需要针对AI的特殊性制定专门的安全措施，如对抗性样本防御、漏洞分析和修复、差异化技术探索等。
传统安全措施在应对AI安全时显得力不从心，需要不断创新和适应AI的特点。AI安全措施更加注重系统的鲁棒性和可解释性。

人工智能安全的主要特征

内涵外延快速拓展

人工智能技术的快速发展带来安全挑战的快速演变。应用场景不断拓展，技术更新迭代频繁，导致安全措施难以跟上技术步伐。人工智能安全的内涵和外延将不断丰富拓展，需要持续投入和创新来应对不断变化的安全威胁。

攻防非对称性

人工智能安全中的攻防具有明显的非对称性，攻击成本低、手段多样且易实施，而防御的难度却很大，成本高且要求持续投入。这种非对称性使得人工智能安全面临巨大挑战，需要采用新的防御策略和技术来应对。

人工智能安全的挑战与应对

技术挑战

人工智能安全面临技术实力尚不够强、监管难题长期存在、外部遏压不断加码等挑战。技术挑战需要通过技术创新和自主研发来克服，同时加强国际合作，提升整体技术实力。

监管挑战

人工智能安全需要健全的法律法规和伦理规范来保障。现有的法律法规和伦理规范在应对AI安全时显得不足，需要进一步完善和细化。监管挑战需要通过立法和伦理规范的制定来应对，确保AI技术的安全、可靠和可控。

应用挑战

人工智能安全在自动驾驶、医疗、金融等关键领域的应用面临巨大风险，任何一个小的失误都可能带来严重后果。应用挑战需要通过严格的测试和评估来确保AI系统的安全性和可靠性，同时在实际应用中不断完善和优化。

人工智能安全与传统安全在定义、内涵、特征和应对策略上存在显著差异。人工智能安全不仅涉及技术本身的安全问题，还包括应用安全和 发展安全。面对快速演变的安全挑战，需要技术创新、法律法规的完善和伦理规范的制定等多方面的努力来应对。

人工智能安全与传统安全的区别是什么

人工智能安全与传统安全在多个维度上存在显著区别，主要体现在以下几个方面：

定义和目标

• ​传统安全：侧重于建立信任态势，确保系统的完整性、机密性和可用性。传统安全控制通常包括防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等，主要目标是防止未经授权的访问和破坏。
• ​人工智能安全：更加注重增强模型的可信度态势，确保AI模型在面临各种复杂环境时仍能输出准确、可靠的结果。AI安全不仅涉及数据的安全，还包括AI模型本身的安全和AI应用的安全。

安全威胁和挑战

• ​传统安全：主要面临网络攻击、恶意软件、数据泄露等传统威胁。防御措施相对成熟，重点在于保护基础设施和应用程序。
• ​人工智能安全：面临新的安全挑战，如对抗攻击、数据投毒、模型窃取、行为危害和信息危害等。这些威胁不仅可能导致AI模型的失效，还可能对企业和个人的数据安全构成严重威胁。

攻防平衡

• ​传统安全：防守方依靠安全技术人员的专业知识和完善的安全策略来抵御攻击，遵循“以盾克矛”的模式。
• ​人工智能安全：攻防能力失衡，攻击者可以利用AI迅速且大规模地发起攻击，而防守方由于要兼顾系统的稳健性和可用性，常常处于被动挨打的境地。

技术和方法

• ​传统安全：依赖于静态的防御措施，如防火墙和入侵检测系统，这些措施在面对复杂多变的攻击手段时显得力不从心。
• ​人工智能安全：利用AI和机器学习技术来增强安全防护能力，通过实时分析网络流量、检测异常行为、预测潜在威胁，AI可以显著提高安全系统的响应速度和准确性。

伦理和社会影响

• ​传统安全：主要关注技术层面的安全问题，伦理和社会影响相对较少。
• ​人工智能安全：涉及伦理安全问题，如算法偏见、恶意诱导、认知幻觉等，这些问题不仅影响AI系统的安全性，还可能对社会产生深远的影响。

如何通过人工智能提升传统安全水平

通过人工智能提升传统安全水平可以从以下几个方面入手：

1. 深化AI驱动的数智安全应用

• ​智能化安全防护体系：利用AI技术提升威胁检测、漏洞挖掘、攻击溯源等能力，构建智能化的安全防护体系。
• ​自主可控国产密码技术：加快重要领域自主可控国产密码技术的商用，确保数据传输的绝对安全，提升数据安全和隐私保护能力。

2. 强化全流程的数据安全保障

• ​数据分类分级保护：建立健全数据安全管理体系，落实数据分类分级保护要求，围绕数据采集、传输、存储、处理、交换、流通、销毁等环节，建立智能的动态感知、风险识别、监测预警、应急处置闭环管控机制。
• ​敏感数据识别与防护：利用人工智能技术对数据进行分类分级，精准识别敏感数据，实现数据的动态安全防护。

3. 提升人工智能系统的安全性

• ​全生命周期安全管理：构建人工智能模型开发、部署、运行的全生命周期安全管理机制，采用安全开发生命周期（SDL）方法，推动人工智能安全检测、对抗训练、模型加固等技术的研发与应用。
• ​提高系统抗攻击能力：在需求分析、设计、编码到测试和运维每个阶段都要进行严格的安全审查和测试。

4. 构建智能协同安全防御体系

• ​多方协同机制：建立政府、企业、科研机构等多方协同的安全防御机制，借助人工智能的机器学习、深度学习算法，对海量的网络安全数据进行分析和挖掘，实现对威胁的实时监测、自动预警和智能响应。
• ​威胁情报共享平台：通过建立威胁情报共享平台，实现不同机构之间的信息共享和协同防御，提升整体网络安全防护水平。

5. 加强法律法规和伦理规范建设

• ​完善法律法规：制定和完善网络安全法律法规，明确人工智能系统的法律责任，规范其在数据使用、算法决策等方面的行为，防止出现因技术滥用而导致的安全和伦理问题。
• ​伦理教育：加强对人工智能从业者的伦理教育，提高其职业素养和社会责任感。

6. AI安全管理平台的应用

• ​动态防御体系：通过“感知-分析-决策-响应”闭环，构建起动态防御体系，实现从被动防御到主动免疫的转变。
• ​核心能力：包括智能风险图谱、自适应安全策略、可信AI决策引擎、智能应急推演等，重构安全边界，提升安全管理的效率和准确性。

7. 人机协同的增强系统

• ​专家经验数字化：通过知识图谱技术，将资深专家的经验转化为可解释的决策树，使这些经验得以传承和应用。
• ​责任穿透可视化：利用区块链存证技术，实现安全履职全程追溯，确保责任到人。

人工智能安全在金融领域的应用有哪些

人工智能安全在金融领域的应用主要包括以下几个方面：

1. 数据安全与隐私保护

• ​加密技术：采用先进的加密算法，如同态加密和量子密钥分发技术，确保金融数据在存储和传输过程中的安全性。
• ​多层次数据保护：设计多层次的数据保护机制，结合人工智能技术对加密过程进行优化，提升数据安全性同时降低性能损耗。

2. 异常交易行为识别

• ​深度学习与模式识别：利用深度学习和模式识别技术，建立异常交易行为识别模型，通过分析交易者的行为模式，识别出洗钱、欺诈等非法交易行为。
• ​复杂网络分析：结合复杂网络分析和图论，揭示交易背后的复杂关系网络，有效防范金融犯罪。

3. 信贷风险评估

• ​机器学习算法：通过大数据分析和机器学习算法，对用户的信用状况进行精准评估，识别潜在的违约风险，降低信贷损失。
• ​多维度信息分析：分析用户行为数据、交易记录等多维度信息，实现对信贷风险的实时监控和预警。

4. 反洗钱监测

• ​深度学习算法：运用深度学习算法对海量交易数据进行智能分析，挖掘出潜在的可疑交易行为，自动调整监测策略，提高反洗钱工作的效率和准确性。
• ​案例分析：如招商银行的反洗钱监测系统成功识别了一起跨境洗钱案件，为银行挽回了经济损失。

5. 反欺诈策略

• ​图神经网络：利用图神经网络构建反欺诈策略，通过分析用户关系网络、交易行为等数据，及时发现异常模式，降低欺诈损失。
• ​自然语言处理：运用自然语言处理和知识图谱，对保险欺诈行为进行识别，成功识别团伙欺诈案件，避免巨额损失。

6. 智能客服与合规审查

• ​自然语言处理：通过自然语言处理技术与客户进行有效沟通，同时实时监测交易行为，及时发现并预防欺诈行为。
• ​合规审查：利用AI技术进行合规审查，确保金融业务的合规性与透明度。

7. 支付安全

• ​欺诈检测与防范：通过机器学习算法对支付数据进行深入分析，实时监控支付交易中的潜在风险，自动拦截或提示相关工作人员，减少支付欺诈事件的发生。
• ​行为分析与风险评分：利用行为分析技术帮助金融机构实现支付风险的精准评估。

8. 安全运营与风险管理

• ​AI大模型：结合AI大模型与安全运营中心（SOC），提升异常行为检测、潜在威胁发现效率和准确性，构建“多层级多角色协同”的安全运营体系。
• ​漏洞攻击识别：通过AI技术提升基于AI的漏洞攻击检测能力，快速识别并聚焦于关键威胁事件。