美國國家標準與技術研究院推出 AI 模型風險測試工具，保障 AI 系統安全

– 隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，AI 模型的安全性也成為越來越重要的議題。為了評估和降低 AI 模型的風險，美國國家標準與技術研究院（NIST）發布了一款名為 Dioptra 的測試工具，用於評估 AI 模型在面對攻擊時的防禦能力。

Dioptra 測試工具的核心功能

測試 AI 模型的安全性
Dioptra 旨在通過模擬各種攻擊，包括數據中毒攻擊，來測試 AI 模型在不同攻擊情況下的表現。通過測試結果，研究人員可以更好地理解 AI 模型的弱點，並制定相應的防禦措施。

AI 模型安全測試的重要性

– 隨著 AI 模型的應用越來越廣泛，確保 AI 模型的安全性變得至關重要。數據中毒攻擊是一種常見的攻擊方式，攻擊者可以通過修改訓練數據來改變 AI 模型的行為，使其做出錯誤的預測或決策。Dioptra 測試工具的推出，為評估和降低 AI 模型的安全風險提供了一個重要的工具。

Dioptra 測試工具的優勢與劣勢

– Dioptra 測試工具的優勢在於它能夠模擬各種攻擊，並量化攻擊對 AI 模型性能的影響。然而，Dioptra 目前只能測試本地模型，無法測試雲端 API 模型，這限制了其應用範圍。

AI 安全測試工具的未來發展

– 隨著 AI 技術的持續發展，AI 安全測試工具的研發也將不斷進步。未來的 AI 安全測試工具將更加全面、高效，能够測試更多類型的 AI 模型和攻擊方式。

常見問題 QA

– **Q：Dioptra 測試工具是否可以完全消除 AI 模型的風險？**
**A：** Dioptra 測試工具可以帮助评估和降低 AI 模型的风险，但它并不能完全消除所有风险。
– **Q：Dioptra 測試工具是否適用於所有类型的 AI 模型？**
**A：** 目前，Dioptra 測試工具只能测试本地模型，无法测试雲端 API 模型。
– **Q：未来 AI 安全测试工具将会如何发展？**
**A：** 未来 AI 安全测试工具将会更加全面、高效，能够测试更多類型的 AI 模型和攻击方式。

相關連結：

AI Risk Management Framework | NIST

A Guide to the NIST AI Risk Management Framework — Robust Intelligence

NIST’s AI Risk Management Framework Explained