数据泄露 - AI在线

最新 AI 叛变！除了祈祷，程序员还能做什么？

作者 | 腾讯AI编程安全-啄木鸟团队我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的新漏洞，从手法复现、风险、建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末。一、你的AI助手已被“策反”你可能还没察觉到，AI已经开始“叛变”程序员了。这不是危言耸听，安全厂商 Pillar Security 在一份报告中指出了AI“背叛”程序员的证据。

到2027年，40%人工智能数据泄露将来自跨境GenAI滥用

根据Gartner数据，到2027年超过40%的人工智能相关数据泄露将由跨境不当使用生成式人工智能（GenAI）引起。用户对GenAI技术的应用范围和速度超过了数据治理和安全措施的发展，由于支持这些技术所需的集中计算能力有限，引发了人们对数据本地化的担忧。 Gartner副总裁分析师Joerg Fritsch表示：“由于监管不足，经常会发生意外的跨境数据传输，特别是当GenAI在没有明确描述或公告的情况下集成到现有产品中时。

Gartner预测到2027年，跨境GenAI滥用引起的AI数据泄露比例将达到40%

Gartner预测，到2027年，跨境生成式人工智能（GenAI）引起的AI相关数据泄露比例将超过40%。 GenAI在终端用户中的普及速度已超过了数据治理和安全措施的发展速度，而支持这些技术所需的集中算力引发了对数据本地化的担忧。 Gartner研究副总裁Joerg .

到2027年，生成式 AI 将导致超 40% 的数据泄露

根据 Gartner 最近的分析，到2027年，超过40% 的人工智能相关数据泄露将源于生成式人工智能（GenAI）的误用。随着 GenAI 技术的迅速普及，企业和组织在数据治理与安全措施的制定上面临着严峻挑战。尤其是在数据本地化的背景下，这一问题显得尤为突出，因为这些技术对集中计算能力的需求很高。

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小寒在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。然而，在交叉验证过程中，数据泄露（Data Leakage）是一个非常严重的问题，它会导致模型的评估结果过于乐观，进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中，模型不恰当地接触到了与验证集或测试集相关的信息，导致模型的训练过程中“提前知道”了本应该不在训练数据中的信息。

十种数据预处理中的数据泄露模式解析:识别与避免策略

在机器学习教学实践中,我们常会遇到这样一个问题:"模型表现非常出色,准确率超过90%!但当将其提交到隐藏数据集进行测试时,效果却大打折扣。问题出在哪里?"这种情况几乎总是与数据泄露有关。当测试数据在数据准备阶段无意中泄露(渗透)到训练数据时,就会发生数据泄露。