AI風險管理
含有「AI風險管理」共 26 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
聲譽風險（Reputation Risk）指的是由於企業或產品受到負面事件、信息曝光或用戶質疑，導致品牌信譽受損，影響其市場地位、客戶信任及營收的風險。在機器學習與人工智慧（AI）領域，聲譽風險特別關注AI系統可能帶來的負面影響，包括誤判、偏見、隱私泄露或生成不當內容，進而損害企業形象。
聲譽風險
數據重建攻擊（Data Reconstruction Attack）是一種針對機器學習模型的隱私攻擊，攻擊者試圖從模型的輸出或梯度資訊中反推原始訓練數據，重新構建敏感的數據樣本。
數據重建攻擊的定義與原理：
• 攻擊者通過攔截或獲得模型訓練過程中暴露的數據（如梯度、參數更新等），利用數學優化和
「成員推斷攻擊」（Membership Inference Attack）是一種針對機器學習模型的隱私攻擊技術。攻擊者目標是判斷某個特定數據樣本是否包含在模型的訓練數據中，從而推斷出用戶的敏感信息。
成員推斷攻擊的原理與工作方式：
• 攻擊者利用觀察模型輸出的差異，尤其是對訓練數據和未見過數據
演算法焦慮泛指因應對各類演算法系統（如社交媒體推薦、內容排序、流量指標等）的不確定性與影響，所產生的心理焦慮和壓力感。這種現象在數位時代普遍存在，尤其影響內容創作者、用戶及企業。
演算法焦慮的定義與主要成因：
• 定義：使用者因為過度關注演算法如何決定內容曝光、排名，導致自我價值與成功感受與演
藍隊演練（Blue Team Exercise）是指組織內部的資安防禦團隊進行的安全演練，目的是在遭受攻擊時迅速偵測、應對並防護，減少損害。與紅隊（攻擊方）模擬攻擊系統不同，藍隊聚焦於系統防禦、事件響應、漏洞修補及資安監控，是資安防護的重要環節。
藍隊演練的主要內容包括：
• 安全事件監控與日
紅隊演練（Red Team Exercise）是一種模擬真實攻擊者行為的安全測試方法，藉由主動對系統、應用或AI模型進行全面性的攻擊和挑戰，來評估系統的脆弱性與防禦能力，進而提升整體安全防護水平。
紅隊演練的主要特點與流程：
• 目標：模擬敵對攻擊者環境，發掘系統漏洞、弱點及安全風險。
•
HITL（Human-in-the-Loop）指的是機器學習或人工智慧系統中，人類能夠在系統設計、訓練、判斷或決策過程中介入的機制或流程。此方法結合人類專業知識與機器學習算法，以提高模型的準確度、可靠性和倫理性。
HITL的工作原理與特點：
• 人類參與數據標注、模型訓練數據清理、模型校正和實
Adversarial Attack（對抗性攻擊）是在機器學習中，攻擊者故意設計微小但精心修改的輸入（稱為對抗樣本），使模型產生錯誤判斷或錯誤預測的一種攻擊手法。這些微小的改動對人類觀察者來說幾乎無異，但能有效迷惑AI模型。
Adversarial Attack的定義和工作原理
• 攻擊者透過
評估人工智慧（AI）模型的公平性指標主要用來衡量模型在不同人口群體或個體之間是否表現出平等對待，避免偏見和歧視。這些指標可分為群體公平性指標、個體公平性指標，以及基於過程和結果的公平性指標。
主要公平性指標類型：
1. 群體公平性指標
• 統計均等性（Demographic Parity）
安全開發生命週期（Secure Software Development Life Cycle, SSDLC）是一種在軟體開發的各個階段（需求、設計、開發、測試、部署和維運）中主動整合安全和隱私考量的流程，目的是在軟體生命週期的每個階段降低安全風險與漏洞，提高軟體安全性與可靠性。
主要階段與內容