李开复说的是“口误”吗？

同时，人工智能也有一个往往无法解决的阴暗面，特别是因为当前的机器学习和人工智能平台，市场上还没有提供一致或全面的工具来保护企业组织和个人的权益。人工智能企业而言，更糟糕的是，根据Gartner的一项调查，消费者认为，使用或提供AI的组织在出现问题时应负责任。

实施应对威胁的安全措施以保护AI投资符合每个组织的利益。对AI的威胁和攻击不仅损害AI模型的安全性和数据安全性，而且损害模型的性能和结果。

犯罪分子通常会以两种方式攻击AI，技术人员可以采取行动来减轻此类威胁，但首先让我们探讨AI的三大核心风险。

人工智能的安全、责任和社会风险

使用AI的组织面临三种风险。随着AI越来越普及并嵌入到关键的企业运营中，安全风险正在上升。例如，自动驾驶汽车的AI模型中可能存在导致致命事故的错误。

由于使用敏感客户数据的AI模型越来越多地影响着影响客户的决策，因此责任风险正在增加。例如，错误的AI信用评分会阻碍消费者获得贷款，从而导致财务和声誉损失。

随着“不负责任的AI”通过做出既不透明也不容易理解的偏见决策，给消费者带来不利和不公平的后果，社会风险正在增加。即使是轻微的偏差也会导致算法的严重错误行为。

罪犯通常如何攻击AI

上述风险可能是由犯罪分子攻击AI的两种常见方式造成的：恶意输入，骚扰和调查攻击。
 

使用多个云的公司通常使用三种系统之一。在公共云解决方案中，RightScale公司的调查报告表示，AWS公司无疑是云计算行业的领导者，Microsoft Azure的普及程度有所提高，AWS公司但仍遥遥领先。在私有云提供商中，得益于其vSphere私有云软件，Vmware处于领先地位。

多云基础设施的优势

谈到多云系统的优势时，首先要指出的是，所有这些本质上都是软件即服务(SaaS)的类型，并且SaaS的优势适用于所有类型云计算架构的概念。

据软件研究小组BlueTree表示，有许多不同的SaaS业务模型，但是它们都具有避免前期成本以及进行中的代码管理的能力。同样，无论采用何种方法实施云计算基础设施，都有许多安全优势可以应用。

另一方面，云计算服务提供商倾向于使他们的系统变得“粘滞”，即与竞争对手缺乏兼容性。尽管这具有良好的商业意义，但这也是企业现在采用多云模型的主要原因之一。正如Gartner公司分析师MichaelWarrilow所说：“大多数组织出于避免供应商锁定或利用同类最佳解决方案的愿望而采用多云战略。我们希望大多数大型组织将继续采用这种方法。”

安全是采用多云基础设施背后的另一个考虑因素，欧盟理事会指出，随着企业从DevOps过渡到DevSecOps，他们倾向于迁移到多云系统以对其系统进行分段。在弹性方面，这种细分也有好处。在Spiceworks最近的2019年公共云趋势以及Beyond调查中，全球三大云提供商在最大正常运行时间'中的排名相似，但每年至少下降300小时。通过跨多个平台拆分云服务，企业可以避免其整个系统立即脱机。

管理多云基础设施

除了多云基础设施的许多好处之外，还有一些缺点。

最明显的是监视多云环境所涉及的挑战。正如人们之前指出的那样，“随着复杂性的增加，不可避免地要使用多云，监视所有不同云计算环境中正在发生的事情变得更加困难。”

如果采用临时方式而不是从一开始就计划采用多云，则会降低监视这些环境的能力。Forrester公司从2018年开始的调查显示，大约有一半的企业正在动态采用多云系统，而不是计划中的举措。以这种方式使用多个云平台会使内部通信的安全管理复杂化，内部通信的安全管理通常是网络犯罪分子的目标。

值得肯定的是，企业意识到了这些困难。Spiceworks在2019年及以后的调查中对公有云趋势的报告显示，管理多个云计算解决方案'是企业的主要关注点，企业还表示，他们需要在此领域的云供应商提供更多支持。对于中小型企业而言，这一发现比企业更迫切，后者通常可以部署必要的资源来锁定这种复杂的系统。

多云系统的未来

随着采用多云系统的增加，一些安全提供商已经开发了用于监视它们的系统，并且越来越多的提供商正在使其云应用程序跨不同的云平台兼容。这些发展有望消除此类基础设施的一些问题，同时保留其优势。

这意味着在不久的将来，多云环境有可能成为两全其美的方法：为企业提供基于云计算的解决方案的灵活性和敏捷性，同时还允许开发定制的特定于业务的软件。

（编辑：潍坊站长网）

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