怎样建立一个AI安全保险机制,量化和转移潜在风险?
在复杂的AI模型部署环境中,模型漂移(Model Drift)、数据偏移(Data Skew)或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制,核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标,并基于此指标触发自...
在复杂的AI模型部署环境中,模型漂移(Model Drift)、数据偏移(Data Skew)或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制,核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标,并基于此指标触发自...