AI训练被公开叫停？如何提高数据安全性，一起来看谷歌的解决方案

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。

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。

• 检测异常和恶意行为； 

• 自动化安全建议；

• 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。