數據中毒的興起已成為人工智能系統可靠性日益令人擔憂的問題，黑客將欺騙性信息植入生成式人工智能模型中以施加控制。這些受污染的數據一旦注入，可能會產生深遠的影響，當用戶使用這些人工智能系統時，會導致錯誤信息和錯誤。

什么是數據中毒

"數據中毒"這個術語通常用來描述當數據庫或計算系統受到有害或惡意數據的影響時的情況。數據中毒是信息安全領域的一個重要概念，它指的是對數據進行惡意篡改、操縱或注入以破壞系統的行為。數據中毒可以采取多種形式，包括以下幾種：

SQL注入（SQLInjection）：這是一種常見的數據中毒形式，黑客試圖通過在輸入字段中插入惡意的SQL查詢來獲取數據庫中的數據或執行不當操作。

跨站腳本（Cross-SiteScripting，XSS）：攻擊者通過向網頁注入惡意的腳本代碼，使用戶的瀏覽器執行這些腳本，從而可能竊取用戶的信息或執行其他惡意操作。

惡意文件上傳：攻擊者上傳包含惡意代碼的文件，這些文件可以被服務器執行，從而導致系統受到攻擊。

惡意數據輸入：攻擊者可以通過輸入包含惡意數據的表單或輸入字段來破壞應用程序的正常運行，導致應用程序崩潰或執行不當操作。

NoSQL注入：與SQL注入類似，但是目標是NoSQL數據庫，攻擊者試圖利用沒有充分驗證的用戶輸入來干擾數據庫操作。

數據中毒成為人工智能系統日益增長的威脅

數據中毒可能會導致數據泄漏、系統崩潰、惡意操作或信息盜取等安全問題。為了防止數據中毒，開發者和系統管理員應采取嚴格的安全措施，包括驗證和清理用戶輸入，實施訪問控制和使用安全編程實踐，以減少潛在的攻擊面。此外，定期的安全審計和漏洞掃描也是防范數據中毒的有效手段。

為了對抗數據中毒，專家建議采取某些預防措施。建議在信任網站之前先驗證網站的真實性。堅持使用可靠來源可以降低風險。此外，用戶在陌生網站上分享個人信息時應謹慎行事。

生成式人工智能模型帶來了一系列挑戰。最初，他們接受了避免解決敏感或危險問題的培訓，但他們仍然可能被操縱提供不正確的信息。在糾正用戶和防止錯誤信息傳播之間，取得適當的平衡仍然是一個持續的挑戰。

Deepfake技術是另一個新興威脅，涉及對圖像和音頻進行操縱，以創造令人信服的虛假內容。這種技術可以被用來傳播虛假信息和損害聲譽。

在政策建議方面，一系列擬議的行動旨在解決這些問題。這些措施包括為人工智能的開發和應用建立明確的指導方針和道德標準，建立一個登記處，讓人工智能提供者承擔責任，并促進政府參與人工智能研究。與所有這些并列的是，考慮建立監測實體，以減輕深度虛假內容和錯誤信息的傳播。