在繁忙的火车站，监视摄像机在各个方向，乘客流，跟踪，卫生状态的平台情况下监视平台情况...所有信息
在繁忙的火车站，监视摄像机在各个方向，乘客流，跟踪，卫生状态下监视平台情况...所有信息均可实时发送到中央人工智能（AI）系统。该系统的任务是帮助发送火车，以使它们安全和时间。但是，一旦一个人恶意干涉，例如使用红色激光器模仿火车尾灯，就可能会被轨道上的轨道误解。随着时间的流逝，AI学会了将这种幻觉视为真实信号，并继续发送“轨道吞吐”错误信号。最终，火车的传输不仅会中断，而且还会导致安全事故。澳大利亚的杂志最近报道说，这是“中毒”数据的时尚示例。在研究过程中，如果AI系统不正确或具有误导性数据，则可以逐渐形成误解并做出偏离期望的判断。与传统的哈克不同R入侵，“中毒”数据不会直接破坏该系统，而是会使AI自行“学习不好”。随着AI在运输，医疗保健，媒体等领域的知名度，此问题吸引了更多的关注。在火车站的例子中，AI的“中毒”的真正危险是，假设经验丰富的攻击希望干扰公共交通和收集情报，并且他连续30天用红色激光欺骗了相机。如果找不到的话，这种攻击将逐渐调节系统，从而导致MGA隐藏的后门种植，数据盗窃甚至间谍风险。尽管物理基础设施中的数据中毒很少见，但是在线系统，尤其是依赖社交媒体和网络内容培训的大型语言模型，是一个主要的隐藏风险。一个流行的“中毒”数据案件发生在2016年。在启动了Microsoft启动的聊天机器人TAY之后，它灌输了恶意用户的不适当评论，迅速模仿D发布在X平台上（在Twitter时间）。被迫关闭并道歉不到24小时。根据英国杂志“新科学家”的报道，2024年，互联网上有一个具有里程碑意义的活动，也就是说，AI Crawler的流量首次超过了人类用户。其中，Openai的Chatgpt-user占Mundo的网页访问的6％。这本质上是一个“ chatgpt”网络代理，它在需要实时信息时访问用户网站。人类Claudebot很长一段时间以来，大规模捕获了Web内容，价值13％的流量。 AI模型继续收集和吸收互联网上的大量内容，以进行持续的培训。当一个人故意分发有毒数据（例如篡改版权材料和伪造的新闻信息）时，这些大型爬行者可以将它们带入模型，造成版权侵犯，传播错误信息，甚至在主要领域造成安全风险。 “中毒”柜台CK在版权争议中。在大规模的AI爬行者爬行中，许多创作者担心他们的作品将用于沃朗许可。为了保护版权，创作者采用了法律和技术方式。例如，《纽约时报》指责Openai，称该新闻报道再次被模型使用，并在版权中侵犯了。面对版权战争，一些创作者转向了技术“自卫”。美国芝加哥大学团队开发了两种工具。一种称为釉料的工具可以为艺术品增加一些像素水平，这使AI型号错误地认为油是油画。另一个工具，夜幕降临是更激进的。它可以在看似普通的猫的图片中种植隐藏的特征，从而使模型知道错误的字母“猫=狗”。这样，艺术家在Dataterm中进行了“毒药”的作品，可以保护原始样式的复制。这种反击方法曾经在创作者中受欢迎。不到一个自夜影业发布以来，它下载了超过1000万次。同时，Cloudflare基础架构公司还推出了“ AI迷宫”，该公司通过创建大量毫无意义的假网页，消耗其计算和时间的力量，使AI爬行者捕捉到伪造数据的循环。可以说，数据中毒已从某些区域的反击方法发生了变化，具有防御性武器在版权和兴趣之间存在争议。权力下放已成为AI的盾牌。这种情况很警觉。 “中毒”创作者是为了保护原创性，但是一旦使用相同的技术来大规模创建麦芽信息，后果就会比版权纠纷更严重。面对这种隐藏的威胁，研究人员正在探索新的防御方法。在佛罗里达国际大学的扎实实验室中，研究人员正在努力使用分散技术来防御中毒数据的攻击。其中之一Ethods称为联合学习。与传统的集中式实践不同，联合学习允许模型在共享设备或机构上本地学习，这仅总结参数而不是原始数据。此方法降低了单点中毒的风险，因为特定设备的“不良数据”不会立即污染整个模型。但是，如果在合并过程中遇到攻击，包括数据，仍然可能发生损害。到目前为止，将另一个工具 - 区块链引入了AI防御系统。区块链的时间戳和不变的属性放弃了更新模型进行监视的过程。当发现异常数据时，可以监控资源并找到中毒的根源。同时，许多区块链网络也可以相互通知，并且当系统识别弱模式时，它可以立即提醒其他系统。任何依赖实际世界数据的AI系统都可以被操纵。使用防御研究人员和开发人员等联合学习和区块链等OLS创建了一个更具弹性，可追溯的AI系统，在遇到欺诈行为时可以发出警报，提醒SA系统管理员，这些系统管理员会及时干预并降低潜在的风险。记者张王的报纸
（负责编辑：Meng Lingjuan）
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