随着人工智能威胁的兴起，安全行业正经历一个熟悉的模式，这与杀毒、反垃圾邮件和Web应用程序安全领域的过往周期相似。Glean的Harsh Singhal指出，尽管提示注入和模型供应链妥协等人工智能安全挑战看似新颖，但其底层结构是概率性的，需要自适应防御。以往安全战役的关键教训，如纵深防御、用于检测的快速反馈循环以及可审计性的重要性，对于保护人工智能系统仍然至关重要。 AI
影响 人工智能安全挑战呼应了历史上的威胁，强调了概率性防御的必要性以及从纵深防御和可审计性等过往安全战役中汲取教训的重要性。
排序理由 这是一篇来自行业专家的观点文章，将人工智能安全与历史上的安全挑战进行了类比，而不是关于新模型、产品或研究的主要公告。
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