2 年前にはほとんど誰も予測できなかったペースで人工知能の機能が進歩する中、公共部門と民間部門のセキュリティ リーダーは、セキュリティ、信頼性、予測可能性を損なうことなくミッションのパフォーマンスを向上させる方法でこれらのテクノロジーをどのように活用するかという共通の課題に直面しています。米国連邦政府、特に国家安全保障コミュニティ内では、AI のミスの影響は広範囲に及びます。政策立案者は、公平で予測可能な推定に依存しています。 AI によって形成される決定は、外交政策、軍事戦略、アメリカ国民の安全に直接影響を与える可能性があります。 こうしたリスクにより、政府チームは組織のセキュリティに直接当てはまる教訓を提供しながら、熱意と慎重さを慎重に組み合わせて AI 導入に取り組むようになりました。これらのクラスでは、安全な環境の構築、AI システムの信頼性の評価、急速な技術変化への準備、既存のサイバーセキュリティ運用に負担をかけることなく AI を確実に強化するための実践的なガイダンスを提供します。 建てる 初日からのセキュリティ すべての政府プログラムにおいて、安全な AI の導入は、AI が導入されるずっと前から始まります。連邦政府チームは、インフラストラクチャ、アプリケーション、開発慣行、およびデータ アーキテクチャを初日から安全になるように設計する必要があるという戦略を実行しています。新しい機能が導入されてから有効化されるのではなく、最初からセキュリティが統合されているシステムは、人工知能を安全かつ予測通りに統合できる「安定したセキュリティ」基盤を提供します。この「セキュリティ第一」のアプローチには、厳格なアクセス制御、検証済みのデータ処理プロセス、保護された環境が含まれており、新しい脆弱性を導入することなく AI コンポーネントを吸収できるようになります。同じアプローチを新しい AI システムやソリューション自体にも適用する必要があります。 組織にとっても原則は同じです。人工知能が登場する前に準備をする必要があります。すでに強固なセキュリティ フレームワークに基づいて運用されている組織は、AI […]