What Is AI TRiSM?

人工智能 TRiSM 的重要性

人工智能 TRiSM 的核心是在人工智能係統中建立信任和責任，並防範網路威脅。

如果沒有足夠的保護措施，組織就會面臨風險，包括：

• 演算法偏見：無意的偏見可能會產生嚴重後果，使現有的不平等現象長期存在或擴大，從而導致不公平的結果，損害對人工智慧的信任並導致聲譽受損。
• 資料外洩和濫用：用於訓練人工智慧模型的敏感資料是濫用和洩漏的目標，潛在的影響包括法律責任以及合規或監管問題。
• 失去信任：行為不可預測、暴露敏感的私人使用者資訊或表現出決策偏差的人工智慧系統可能很快就會失去員工和客戶的信任。

人工智慧 TRiSM 為組織提供了一個模型來減輕這些風險並建立負責任的人工智慧系統。 人工智能 TRiSM 培育並支援使用人工智慧系統的安全增強舉措，影響領域包括：

•   責任
•   風險評估
•   資料治理
•   透明度
•   道德和法律合規

下一節將介紹人工智能 TRiSM 的核心原則，以及它們如何幫助組織在人工智能日益增強的環境中蓬勃發展。

人工智慧採用中最常見的挑戰

實施人工智能 TRiSM 的常見障礙包括：

• 缺乏意識：組織低估或忽視與人工智慧系統相關的風險，導致人工智慧安全措施不足和事件回應計畫不完整。 解決這個問題可能需要組織有關減輕人工智慧風險的培訓課程，並鼓勵就潛在威脅和最佳實踐進行公開對話。
• 安全技能短缺：人工智慧網路安全的專業知識供不應求，導致組織難以找到和留住合格的人才。 現有員工可能需要額外的培訓，而有競爭力的福利待遇和職業發展機會有助於吸引熟練的人工智慧專業人員。
• 整合挑戰：必須修改現有的安全框架以納入人工智慧安全，但由於技術複雜性以及重新調整流程和工具的需要，這項工作可能具有挑戰性。 建立專門的跨職能整合團隊可以幫助組織協調部署並鼓勵分擔風險管理職責。

雖然這些挑戰嚴重，但顯然並不是難以克服的。 人工智能 TRiSM 的許多好處超過了潛在的缺點。

人工智能 TRiSM 與Check Point的 Infinity 人工智能

人工智慧TRiSM建立在Explainability、ModelOps、人工智慧AppSec和Privacy的基礎上，有效處理安全風險，支援透明度，提高信任，並確保人工智慧系統使用者獲得一致、可靠的體驗。

Check Point的Infinity 人工智慧 Copilot是業界領先的人工智慧安全管理平台，可協助組織安全可靠地採用人工智慧驅動的系統。 無限人工智能 Copilot 使組織能夠透過支援跨團隊協作以及提供先進的自動化、事件緩解和響應以及最先進的威脅檢測功能來創建人工智能 TRiSM 基礎。

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