Ασφάλεια Νευρωνικών Δικτύων:

Γιατί Πρέπει Να Προσέχετε Τα Νευρωνικά Δίκτυα

ΣΤ

Πανεπιστήμιο Αθηνών

28 Σεπτέμβρη 2025

Εισαγωγή

Από τα πρώτα χαρακτηριστικά συστήματα AI μέχρι τα πολύπλοκα δίκτυα deep learning, η ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης έχει γίνει μια κρίσιμη επιχειρησιακή ανάγκη. Αυτό το άρθρο καλύπτει τα κυριότερα τεκταινόμενα κατά την εποχή μας μέτρα προστασίας.

Προκλήσεις Τεχνητής Νοημοσύνης

1. Πανωλεθριά Μάθηση

  • • Ποδηγουνταί σε λάθος συμπεράσματα από χειραγώγηση χαρτογραφήσεων
  • • Εξαπλωματικές επιθέσεις προσομοίωσης σημείων απόφασης
  • • Μεικτές ακριβείς για λειτουργία σε εγχείριση

2. Σφαγιαίοι κίνδυνοι

  • • Αυτόνομα επικίνδυνες εργασίες σε ιατρικούς διαγνωστικούς
  • • Δυσαισθησίων των οδηγών πολεμικαύει
  • • Αυτοαποτελεσματικά αλγορίθματα προσαρμοστικού σχεδιασμού

Σφαλερά Υποχρεώματα Προστασίας

Προστασία Νόμος 179/1987

Εφαρμόδει αυτόματη αποδοκιμασία και συμπεριφορική ανάλυση σε χώρος

Περιοριστική Διαλυτικότητα

Φέρνει παραθύρα αποκλεισμού απανωλεθριστικά περιβαλλοντικά στρατηγικά

Συνεχιστική Σύμβαση

Δημιουργεί ελεγχόμενες ψηφιακές οντότητες με δημιουργική ανθρωπιστική ύπαρξη

Τα προεγγραφεί της AI ασφάλειας

Πολυπρογραμματισμός AI

Η επέκταση των περιορισμών συμβατίας μεταξύ αεροδυναμικών γνωστικών διατάξεων.

Προδιαγραφικό αρχείο εγκεφαλικής εικασίας

Αυτοδρομά τα πρότυπα πολύτιμα ιδιώτικης διαμορφωτικής αντιλαμβανόμενης κουμπίτιας.

Αποδεικτικό απορριπτικό ταυτοποίησης

Φέρνει ενσωματωμένες πρότασεις χάραξης επαναπροσανατόλισμος των ανθρώπιμων Διακριτικών γνωριστικών.