AI 正在经历一个变革性的时刻。3月22日，马斯克领衔的1000多名硅谷企业家科学家发布《暂停大型人工智能研究》公开信，呼吁暂停人工智能训练，并防止其可能带来的危机。
随着AI 技术的快速发展，数据安全性的保障如何维护？AI是否可以帮我们重塑更安全的数字网络？
我们正处于人工智能的关键时刻
生成式人工智能的突破正在从根本上改变人们与技术互动的方式。谷歌是最早引入和推进负责任的 AI 实践的公司之一，我们有义务帮助我们全球的客户建立安全的AI生态体系。
我们使用 AI 解决现实世界问题的经验的好处之一是，当新技术成为主流时，我们可以更好地帮助确保新技术的安全。我们将这项投资视为数字免疫系统——当我们从以前的数字健康风险中学习并适应时，我们的系统就会更好地防范、预测和预测未来的攻击。为了最大限度地发挥 AI 技术的优势并最大限度地降低风险，我们采取了三管齐下的方法来保护、扩展和发展。
1 安全：自动化部署人工智能系统
谷歌正在帮助组织部署安全的人工智能系统。谷歌采用行业领先的安全功能（通常对用户不可见），并在默认情况下提供安全保护，以确保用户的安全。这包括技术控制、合同保护和第三方验证或证明。
此外，谷歌还有用于机器学习的标准化平台和工具，这些平台和工具集成了 Google 的数据保护、访问控制和变更管理工具。
Vertex AI是我们用于训练和部署 ML 模型和 AI 应用程序的机器学习平台，它允许客户在没有代码的情况下训练模型，并且需要最少的专业知识来解决广泛的建模问题，包括消除常见错误、最大限度地减少错误配置和减少攻击面。Vertex AI 补充了我们控制数据收集和分类的强大数据治理平台，我们致力于对机器学习数据承担与传统数据处理相同的数据责任。
2 规模：实现更好的安全成果
谷歌将继续推出尖端的、人工智能驱动的产品和服务，以帮助组织大规模实现更好的安全成果。
虽然 AI 技术不能为所有安全问题提供一站式解决方案，但我们已经看到一些早期用例出现，说明 AI 如何帮助平衡安全竞争环境：
1、检测异常和恶意行为；
2、自动化安全建议；
3、提高安全专家的工作效率。
以下是谷歌目前已利用AI在安全保护中做出的努力：
Gmail的人工智能垃圾邮件过滤功能每分钟可拦截近 1000 万封垃圾邮件。这可以防止 99.9% 的网络钓鱼尝试和恶意软件到达您的收件箱。
Google 的 Safe Browsing是一项行业领先的服务，它使用直接在 Chrome 网络浏览器中运行的 AI 分类器来警告用户注意不安全的网站。
IAM 推荐器使用 AI 技术分析使用模式，以推荐更安全的 IAM 策略，这些策略是为组织的环境量身定制的。一旦实施，它们可以使云部署更加安全、更具成本效益，并具有最佳性能。
Chronicle Security Operations和Mandiant Automated Defense使用集成推理和机器学习来识别关键警报、抑制误报并生成安全事件评分以帮助减少警报疲劳。
Breach Analytics for Chronicle使用机器学习来计算 Mandiant IC-Score，这是一种基于数据科学的“恶意”评分算法，可过滤掉良性指标并帮助团队专注于相关的高优先级 IOC。然后将这些 IOC 与存储在Chronicle中的安全数据进行匹配，以查找需要进一步调查的事件。
reCAPTCHA Enterprise和Web Risk使用无监督学习模型来检测被劫持和虚假账户集群，以帮助加快分析师的调查时间并采取行动保护账户，并将风险降至最低。
Cloud Armor Adaptive Protection使用机器学习自动检测第 7 层的威胁，这有助于检测和阻止有史以来最大的 DDoS 攻击之一。
这些功能共同帮助组织采用 Google 的 AI 并将其应用于他们运营的任何地方应对安全挑战。
3 进化：采用新思维以领先于威胁
AI 技术带来了新的安全风险，谷歌正在努力了解这些风险，以更好地保护 AI 部署免受潜在攻击。谷歌的基本假设是攻击者会寻找这些技术并尝试使用它们来规避防御。这包括推进重要主题的进展，如后量子密码学和如何检测通过合成语音逃避语音验证的努力，保持对机器学习和人工智能系统的对抗性攻击的研究与客户合作开发解决典型人工智能交互和风险的最佳实践、工具和威胁模型。
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