Xss Атака: Основные Типы И Вред Для Пользователей И Сайтов
Злоумышленник манипулирует существующим содержимым страницы, часто изменяя переменные или элементы JavaScript на ней. Пример DOM-модели XSS — баг, найденный в 2011 году в нескольких JQuery-плагинах15. Методы предотвращения DOM-модели XSS включают меры, характерные для традиционных XSS, но с реализацией на javascript и отправкой в веб-страницы — проверка ввода и предотвращение атаки16. Некоторые фреймворки javascript имеют встроенные защитные механизмы от этих и других типов атак, например, AngularJS17. Отражённые атаки, как правило, рассылаются по электронной почте или размещаются на Web-странице. URL приманки не вызывает подозрения, указывая на надёжный сайт, но содержит вектор XSS.
Инструменты Xygeni обеспечивают защиту в реальном времени, выявляя и останавливая вредоносные действия. В целом, Xygeni’s SAST снижает риск XSS-атак, выявляя уязвимости в источнике, что делает ваш код безопаснее с самого начала. Начиная с версии 92 (от 20 июля 2021 г.) фреймы из разных источников не могут вызывать alert(). Поскольку они используются для создания более продвинутых XSS атак, вам нужно использовать альтернативную полезную нагрузку. Если вам интересно узнать больше об этом изменении и о том почему нам нравится print(), прочитайте статью на эту тему alert() is dead, lengthy live print().
Как Работает Xss/межсайтовые Сценарии
Также известный как постоянный XSS, возникает, когда злоумышленник внедряет вредоносный код сценария в веб-приложение, которое затем сохраняется на стороне сервера. Этот внедренный сценарий позже извлекается и выполняется всякий раз, когда к уязвимой странице обращаются другие пользователи. Хранимые XSS-атаки особенно опасны, поскольку внедренный скрипт сохраняется с течением времени, потенциально затрагивая нескольких пользователей и приводя к широкому распространению атак. Злоумышленники обычно нацелены на пользовательский контент, такой как комментарии, сообщения на форумах, имена объектов, которые отображаются на веб-страницах или в полях профиля, чтобы выполнить свои вредоносные полезные нагрузки.
XSS заставляет веб-сайт возвращать вредоносный код JavaScript, а CSRF(/articles/security/csrf/) побуждает пользователя-жертву выполнять действия, которые он не намеревался совершать. Для предотвращения XSS-атак важно проверять https://deveducation.com/ и обеззараживать любой пользовательский ввод перед его отображением на веб-странице. Это можно сделать с помощью проверки на стороне сервера, проверки на стороне клиента или их комбинации. Кроме того, важно кодировать любой пользовательский ввод перед его отображением на странице, чтобы специальные символы не интерпретировались браузером как код.
Вредоносный код может быть вставлен в страницу как через уязвимость в веб-сервере, так и через уязвимость на компьютере пользователя1. Согласно статистике, которую я видел, и моему опыту, XSS-уязвимости по-прежнему представляют собой распространенную угрозу для веб-приложений, создавая риски кражи данных, перехвата сеансов и проблем с веб-сайтами. В этой статье рассматриваются различные типы XSS, методологии тестирования и подходы к автоматизации, а также приводятся некоторые примеры и полезные нагрузки для эффективного тестирования на проникновение. Одним из эффективных способов защиты является валидация и очистка входных данных. Веб-разработчики и тестировщики должны уделять особое внимание фильтрации пользовательского ввода, что помогает предотвратить внедрение нежелательных скриптов. Использование библиотек и встроенных функций валидации данных значительно снижает риск атак.
Внедрение висячей разметки — метод который можно использовать для захвата данных между доменами в ситуации, когда полноценный эксплойт межсайтового сценария не возможен из-за входных фильтров или других средств защиты. Его часто можно использовать для сбора конфиденциальной информации доступной другим пользователям, включая CSRF токены, которые можно использовать для выполнения несанкционированных действий от имени пользователя. В 2016 году XSS-атака на сайт Yahoo позволила злоумышленникам заразить устройства пользователей вредоносным ПО через электронную почту. При открытии письма, которое приходило на почту пользователей, код выполнялся автоматически, без дополнительных действий со стороны пользователя. Впервые уязвимость XSS обнаружили в конце 90-х годов, когда веб-приложения становились все более распространенными.
Межсайтовый Скриптинг (xss) – Что Это, Как Работает И Есть Ли Защита?
Бывают и более тонкие ошибки, которые проявляются при очень специфичных условиях и крупного урона не наносят. Такие ошибки могут не исправляться годами и выгоднее исправить сайт, чем ждать обновления браузера. Известные сайты, пострадавшие в прошлом, включают такие сайты социальных сетей, как Twitter7,ВКонтакте8,MySpace9,YouTube10,Facebook11 и др. Происходит, когда предоставленные пользователем данные возвращаются в ответ без надлежащей проверки.
Предотвращение межсайтовых сценариев в некоторых случаях тривиально, но может быть намного сложнее в зависимости от сложности приложения и способов, которыми оно обрабатывает данные контролируемые пользователем. Таким образом, вы можете определить контекст, в котором происходит XSS, и выбрать подходящую полезную нагрузку для его использования. Установка расширений безопасности, таких как блокировщики рекламы и скриптов, поможет защититься от XSS-атак, снизив риск внедрения вредоносных скриптов в браузер.
- Когда пользователи посещают скомпрометированную веб-страницу, вредоносные скрипты могут скачать вредоносное ПО, что приведет к заражению устройства и компрометации конфиденциальных данных.
- Все эти типы атак могут быть использованы для компрометации пользовательских данных, таких как сессионные cookie, личная информация, пароли и т.
- Это позволяет хакеру использовать доверенный для пользователя сайт в своих целях, от кражи данных до показа рекламы.
- Их цель – выполнить вредоносные скрипты, используя динамические данные самой страницы, что позволяет обходить определённые уровни защиты.
Основной способ внедрения вредоносного кода на сайт или в веб-приложение — через интерактивные элементы сайта. Например, его можно разместить в строке поиска, форме обратной связи или авторизации, поле для публикации комментария. Это доступные и самые простые «точки входа» для злоумышленника, который по своей сути изначально является одним qa automation собеседование из посетителей ресурса. Для самого сервера, на котором размещается «зараженный» ресурс, XSS опасности, как правило, не представляет. Основную угрозу он несет пользовательским данным, которые часто размещаются на страницах сайта или веб-приложения.
XSS-уязвимость — это брешь в защите сайта или веб-приложения, через которую злоумышленник может внедрить вредоносный код. XSS (Cross-Site Scripting — межсайтовый скриптинг) — распространенный тип веб-атаки, заключающийся во внедрении на страницу сайта или приложения вредоносного кода. Когда пользователь открывает пораженную страницу, внедренный скрипт взаимодействует с удаленным сервером злоумышленника. XSS — это уязвимость, которая возникает, когда веб-приложение позволяет злоумышленникам вставлять и выполнять вредоносный JavaScript-код в браузерах других пользователей. Обычно этот код используется для кражи сессионных cookie-файлов, перехвата данных формы или выполнения других операций от имени жертвы. XSS-атаки могут быть использованы для обхода авторизации, кражи личных данных или распространения вирусов.
Межсайтовый скриптинг чаще всего встречается на сайтах, где взаимодействие с пользователем играет ключевую роль. Отзывы, комментарии, формы обратной связи – все это потенциальные точки входа для злоумышленников. Тестировщики программного обеспечения и безопасности всегда должны помнить об этой угрозе и проводить тщательный анализ кода для выявления подобных проблем. Один из механизмов обеспечения безопасности в интернете — правило ограничения домена. Оно означает, что сценарии на одном сайте могут без ограничений взаимодействовать друг с другом, но не со сценариями на другом веб-ресурсе.
Xss (кросс-сайтовый Скриптинг)
Отражённая уязвимость – возникает, когда вредоносный скрипт внедряется в ответ xss это от сервера на запрос пользователя. Как правило, такая атака происходит посредством отправки специально созданного URL или формы. Тестировщик, проверяющий безопасность, должен учитывать, что данные могут быть введены и переданы на сервер, а затем отразиться в ответе на страницу. Беседуя о тестировании безопасности, вы наверняка слышали о межсайтовом скриптинге (XSS), однако, возможно, не очень хорошо понимаете, что это такое. Межсайтовый скриптинг – это атака, при которой злоумышленник находит способ выполнять скрипт на чужом сайте. Сегодня мы поговорим о двух разных типах XSS-атак, наглядно на них посмотрим, и разберемся, чем они вредят пользователю.
Чтобы продемонстрировать эту атаку, пойдем на отличный тренировочный сайт от Google – XSS Game. Статическое тестирование безопасности приложений Xygeni (SAST) Инструмент — это игра-перевертыш для разработчиков. Он сканирует ваш код по мере его написания, выявляя уязвимости Cross-Site Scripting до того, как они попадут в производство. Короче говоря, он помогает вам устранять проблемы на ранних этапах, когда это можно сделать быстрее и дешевле.
Ethics of Artificial Intelligence and Robotics Stanford Encyclopedia of Philosophy
What Does Ethical AI Mean for Your Business?
Hence, autonomous vehicles are not bound to play the role of silver bullets, solving once and forever the vexing issue of traffic fatalities (Smith, 2018). Furthermore, the way decisions enacted could backfire in complex contexts to which the algorithms had no extrapolative power, is an unpredictable issue one has to deal with (Wallach and Allen, 2008; Yurtsever et al., 2020). Fairness could be further hampered by the combined use of this algorithm with others driving decisions on neighbourhood police patrolling. The fact these algorithms may be prone to drive further patrolling in poor neighbourhoods may result from a training bias as crimes occurring in public tend to be more frequently reported (Karppi, 2018). One can easily understand how these algorithms may jointly produce a vicious cycle—more patrolling would lead to more arrests that would worsen the neighbourhood average recidivism-risk score, which would in turn trigger more patrolling.
AI became a self-standing discipline in the year 1955 (McCarthy et al., 2006) with significant development over the last decades. AI resorts to ML to implement a predictive functioning based on data acquired from a given context. The strength of ML resides in its capacity to learn from data without need to be explicitly programmed (Samuel, 1959); ML algorithms are autonomous and self-sufficient when performing their learning function. Further to this, ML implementations in data science and other applied fields are conceptualised in the context of a final decision-making application, hence their prominence. As AI has grown in recent years, influencing nearly every industry and having huge positive impact on industries like health care, the topic of AI ethics has become even more salient. There are many potential solutions, but stakeholders must act responsibly and collaboratively in order to create positive outcomes across the globe.
What Are AI Ethics?
All in all, the global AI market comprises more than 7 billion dollars (Wiggers 2019). With its inherent capacity to learn, AI lacks a moral center unless developed with one, making it susceptible to bias and discrimination. These negative traits can perpetuate or amplify societal inequalities and significantly infringe on human rights if not addressed. Economies are on the brink of a transformative shift, with AI poised to replace countless jobs. This impending reality requires urgent attention and promoting responsible innovation emerges as a potential solution. HALF MOON BAY, Calif. — When a news article revealed that Clarifai was working with the Pentagon and some employees questioned the ethics of building artificial intelligence that analyzed video captured by drones, the company said the project would save the lives of civilians and soldiers.
- In all these fields, an increasing amount of functions are being ceded to algorithms to the detriment of human control, raising concern for loss of fairness and equitability (Sareen et al., 2020).
- AI has the potential to become an unprecedentedly powerful technology, due to its intelligence, ability to function autonomously and also widespread reliance on technology.
- On the one hand, a stronger focus on technological details of the various methods and technologies in the field of AI and machine learning is required.
- Marx’ famous thesis that philosophers should not only interpret the world but also change it, inspired a group of philosophers now known as the Frankfurt School.Footnote 2 The work of the Frankfurt School philosophers was given the name “critical theory.” Critical theory has two main, characteristic facets.
For the vehicle to move safely and to understand its driving environment, an enormous amount of data needs to be captured by myriad different sensors across the car at all time. The use of AI in judicial systems around the world is increasing, creating more ethical questions to explore. AI could presumably evaluate cases and apply justice in a better, faster, and more efficient way than a judge. If the is ai ethical number of peer-reviewed publications on a topic is a good measure of engagement in a particular field of research, then AI ethics is undergoing a bit of a boom. For example, at NeurIPS, one of the largest AI conferences, the number of accepted papers about certain hot topics in AI ethics (interpretability, explainability, causation, fairness, bias and privacy) has steadily increased in recent years.
Eight tech firms vow to build ‘more ethical’ AI with UN
While this helps to personalize the customer experience, there are questions around the apparent lack of true consent for these companies to access our personal information. Bias and discrimination aren’t limited to the human resources function either; it can be found in a number of applications from facial recognition software to social media algorithms. Through these efforts, it strives to create a competitive environment that benefits all stakeholders and promotes the responsible and ethical use of AI. Be it on genetic research, climate change, or scientific research, UNESCO has delivered global standards to maximize the benefits of the scientific discoveries, while minimizing the downside risks, ensuring they contribute to a more inclusive, sustainable, and peaceful world. It has also identified frontier challenges in areas such as the ethics of neurotechnology, on climate engineering, and the internet of things.
Межсайтовый Скриптинг Xss Что Это, Как Работает И Есть Ли Защита?
Таким образом, ресурс, на котором размещается вредоносный скрипт, становится соучастником атаки. Запуск вредоносного кода JavaScript возможен только в браузере жертвы, поэтому сайт, на который зайдет пользователь, должен иметь уязвимость к XSS. Для совершения атаки злоумышленник изначально проверяет ресурсы на наличие уязвимостей через XSS, используя автоматизированные скрипты или ручной режим поиска. Обычно это стандартные формы, которые могут отправлять и принимать запросы (комментарии, поиск, обратная связь).
Несмотря на то, что Self-XSS ограничен сеансом жертвы, он остается угрозой, что подчеркивает важность обучения и осведомленности пользователей, чтобы распознавать и избегать таких обманных тактик. Межсайтовый скриптинг (XSS) — это тип уязвимости безопасности веб-сайта, позволяющий злоумышленнику внедрить вредоносный код, который будет выполняться браузером ничего не подозревающего посетителя сайта. Это может привести к краже конфиденциальной информации, например, учетных данных для входа в систему или других личных данных. Межсайтовый скриптинг заключается в том, что злоумышленники внедряют вредоносные скрипты в содержимое веб-сайтов, часто в такие места, как разделы комментариев или поля ввода.
Влияние Xss-уязвимостей
Если доверенный сайт уязвим для вектора XSS, то переход по ссылке может привести к тому, что браузер жертвы начнет выполнять встроенный скрипт. CSP позволяет ограничить источники скриптов, тем самым предотвращая выполнение вредоносных кодов. Настройка политики безопасности требует внимательного подхода, но она значительно повышает уровень защиты приложения. Использование уязвимостного скриптинга в веб-приложениях может привести к серьезным проблемам для безопасности. Тестировщики часто сталкиваются с такими аттаками, которые, будучи незамеченными разработчиками, могут нанести значительный ущерб пользователям и компаниям, владеющим ресурcами. Злоумышленнику не нужно заманивать жертву по специальным ссылкам, так как код встраивается в базах данных или в каком-нибудь исполняемом файле на сервере.
Кросс-сайтовый скриптинг представляет собой особую категорию атак, направленных на внедрение вредоносного кода в веб-страницы. В результате этой атаки злоумышленник может получить доступ к данным других пользователей, похитить информацию, изменить отображаемый контент или выполнить другие действия от имени жертвы. Но это в идеале, а на практике у веб-приложений и сайтов есть множество уязвимостей. Воспользовавшись ими, злоумышленник может взломать ресурс и внедрить на него вредоносный скрипт. При этом он будет восприниматься как часть родного кода, написанного разработчиком, — то есть «зараженный» ресурс в глазах браузера пользователя остается заслуживающим доверия источником.
- Когда злоумышленник получает файл cookie сеанса пользователя, он может выдать себя за него и получить несанкционированный доступ к его учетной записи, что приведет к компрометации данных.
- Большинство уязвимостей XSS можно подтвердить внедрив полезную нагрузку, которая заставит ваш собственный браузер выполнять произвольный JavaScript код.
- Хранимые XSS-атаки особенно опасны, поскольку внедренный скрипт сохраняется с течением времени, потенциально затрагивая нескольких пользователей и приводя к широкому распространению атак.
- Межсайтовый скриптинг и XSS-уязвимости не первый год держатся в топе по уровню опасности и актуальности, которые составляют ведущие компании отрасли и исследовательские агентства.
- Отзывы, комментарии, формы обратной связи – все это потенциальные точки входа для злоумышленников.
При переходе по ссылкам в этих сообщениях пользователи подвергались атаке, и их профили также становились уязвимыми. Нажимая на кнопку, я даю Согласие на обработку персональных данных в соответствии с Политикой обработки. Существуют программы-анализаторы (например XSStrike) которые позволяют находить «в один клик» типовые уязвимости. Также, есть и готовое ПО для их эксплуатации (BeEF), в том числе – в виде эксплоитов, которыми могут «поделиться https://deveducation.com/ более опытные коллеги». В рамках скриптинга можно привлечь большое количество людей для поиска и изучения целей. Ручная проверка по понятным причинам не очень эффективна на крупных сайтах, зато вполне применима на небольших ресурсах или одностраничниках.
Насколько Часто Встречаются Xss-уязвимости
Последствия сохраненного XSS могут включать кражу данных, захват учетных записей и порчу веб-сайта, что представляет собой значительный риск как для пользователей, так и для пострадавшей организации. Межсайтовый скриптинг (XSS) позволяет злоумышленникам внедрять вредоносные скрипты в веб-страницы, просматриваемые другими пользователями, используя уязвимости. Понимание различных типов XSS-уязвимостей и использование правильных стратегий тестирования имеют решающее значение для создания безопасных веб-приложений, защищенных от таких атак. Это происходит, когда веб-приложение динамически манипулирует DOM на основе ненадежного пользовательского ввода небезопасным образом. В отличие от традиционных XSS-атак, которые xss это включают обработку на стороне сервера, XSS на основе DOM полностью проявляется на стороне клиента.
Xss На Основе Dom-модели
Вредоносные скрипты, используемые при XSS-атаках, могут перехватить эти данные, поскольку пользователи неосознанно взаимодействуют со скомпрометированной веб-страницей. Так как основная цель злоумышленника – запустить вредоносный скрипт на компьютере жертвы, существует еще и два основных типа XSS-атак по способу взаимодействия. Сохраненный XSS – это атака, при которой зловредный скрипт реально хранится в базе данных или коде сайта, поэтому выполняется, как только пользователь перемещается на страницу или ссылку. Это может произойти, если создатель сайта недостаточно защитил базу данных бэкэнда.
Затем эти данные сохраняются на сервере, и когда другой пользователь посещает страницу, вредоносный код выполняется в его браузере. Отражённая атака, напротив, происходит мгновенно и отражается от веб-сервера к жертве. Как только жертва кликает на эту ссылку или выполняет действие в приложении, данные возвращаются с сервера, и скрипт выполняется в контексте его браузера.
Здесь вредоносный код внедряется и исполняется в контексте браузера, что делает защиту от таких атак особенно сложной задачей для разработчиков и Управление проектами тестировщиков. Это связано с тем, что проверка данных должна проводиться как на сервере, так и на стороне клиента. Современный интернет наполнен разнообразными угрозами, которые могут причинить ущерб как пользователям, так и владельцам веб-ресурсов. Одна из самых опасных уязвимостей в мире веб-разработки и безопасности – это межсайтовый скриптинг.
Однако с помощью межсайтового скриптинга злоумышленник может получить доступ к данным администратора, дающим контроль над контентом и панелью управления. Он представляет собой небольшой фрагмент данных, отправляемых веб-сайтом браузеру во время посещения веб-сайта. Этот файл cookie используется для поддержания сеанса на веб-сайте и управления им, чтобы пользователь мог выполнять действия и получать доступ к различным путям без необходимости постоянно проходить повторную аутентификацию. Когда злоумышленник получает файл cookie сеанса пользователя, он может выдать себя за него и получить несанкционированный доступ к его учетной записи, что приведет к компрометации данных. Одна из самых больших опасностей XSS-атак — возможность кражи злоумышленниками конфиденциальных данных пользователей, таких как личная информация, учетные данные и финансовые сведения.
У форм ввода, как правило, установлен специальный обработчик событий, автоматически активирующийся при попадании на эту страничку. В итоге все пользователи, перешедшие по этой ссылке, станут жертвами злоумышленника. Злоумышленник может отправить эту ссылку в письме ничего не подозревающему пользователю сайта, оформив письмо так, чтобы оно выглядело полученным от вас. Когда человек кликнет по ссылке, скрипт переместится на ваш сайт, а затем выполнится. В 2020 году злоумышленники воспользовались Уязвимость XSS на основе DOM в поисковой функции GitHub.
Межсайтовый скриптинг, XSS (Cross-Site Scripting) — это уязвимость, при которой злоумышленник внедряет вредоносный JavaScript-код на веб-страницу, который выполняется на стороне пользователя. Это может позволить получить доступ к данным пользователей, их сессиям или выполнить другие вредоносные действия. Отраженный XSS осуществляется, когда злоумышленник внедряет вредоносные скрипты в адрес веб-сайта или поле ввода, которое сразу же атакует пользователя на веб-странице. Когда пользователь нажимает на подмененную ссылку или отправляет форму, браузер выполняет введенный скрипт в контексте страницы.
Однако, для реализации этого вида скриптинга пользователь должен посетить специально сформированную ссылку, которую злоумышленнику нужно распространить. В этой статье будут разобраны основные техники скриптинга, причина «популярности» эксплуатации XSS-уязвимостей у хакеров, способы защиты со стороны пользователя и потенциальный ущерб, который может нанести хакер в ходе XSS-атаки. Когда пользователь переходит на взломанный сайт, он увидит окно авторизации, которое выглядит совсем как настоящее. Введя свой логин и пароль, он отправит их злоумышленнику, который сможет использовать их для авторизации и имитации своей жертвы. В частности, уязвимости XSS часто возникают из-за плохой проверки или очистки пользовательских данных. Знание того, что такое Cross-Site Scripting, помогает организациям предотвращать эти атаки и защищать своих пользователей.
Everyone in Your Organization Needs to Understand AI Ethics
Ethical principles in machine learning and artificial intelligence: cases from the field and possible ways forward Humanities and Social Sciences Communications
There are many organizations concerned with AI ethics and policy, public and governmental as well as corporate and societal. In practice, the issue would be framed by the algorithm in terms of a statistical trolley dilemma in the words of Bonnefon et al. (2019), whereby the risk of harm for some road users will be increased. This corresponds to a risk management situation by all means, with a number of nuances and inherent complexity (Goodall, 2016). Develop flexible and adaptive policies to changing ethical standards and technological advancements.
But tensions continue to rise as some question whether these promises will ultimately be kept. Some activists — and even some companies — are beginning to argue that the only way to ensure ethical practices is through government regulation. Whether the singularity (or another catastrophic event) occurs in 30
or 300 or 3000 years does not really matter (Baum et al. 2019). Perhaps there is even an astronomical pattern such that an intelligent
species is bound to discover AI at some point, and thus bring about
its own demise. Such a “great filter” would contribute to
the explanation of the “Fermi paradox” why there is no
sign of life in the known universe despite the high probability of it
emerging.
Examples of ethical dilemmas
Soon,
sophisticated real-time interaction with persons over text, phone, or
video will be faked, too. So we cannot trust digital interactions
while we are at the same time increasingly dependent on such
interactions. This influence can be used to steer voting behaviour, as
in the Facebook-Cambridge Analytica “scandal” (Woolley and
Howard 2017; Bradshaw, Neudert, and Howard 2019) and—if
successful—it may harm the autonomy of individuals (Susser,
Roessler, and Nissenbaum 2019). Many advertisers, marketers, and online sellers will use any legal
means at their disposal to maximise profit, including exploitation of
behavioural biases, deception, and addiction generation (Costa and
Halpern 2019 [OIR]). Such manipulation is the business model in much
of the gambling and gaming industries, but it is spreading, e.g., to
low-cost airlines.
- Ethics issues can pose business risk such as product failures, legal issues, brand damage and more.
- With all due respect to the billions of dollars being invested, it is an inconvenient truth.
- By doing so, I show that the fundamental concerns that underly these principles are emancipation, empowerment, or both.
- If the number of peer-reviewed publications on a topic is a good measure of engagement in a particular field of research, then AI ethics is undergoing a bit of a boom.
- Optum is being investigated by regulators for creating an algorithm that allegedly recommended that doctors and nurses pay more attention to white patients than to sicker black patients.
We could then say that specific critical approaches or theories focus on a particular oppressed societal group or a particular way in which people’s emancipation is hindered. Different critical theories deal with the struggle of a specific day and age (Bohman, 2021). AI ethics is a critical theory, as I further argue below, which deals with the ways in which AI—a radically new technology—(dis)empowers individuals and facilitates or exacerbates existing power structures in society. The text aims to highlight the advantages of AI, while reducing the risks it also entails.
Weaponization of artificial intelligence
Alas, statements urging ethical consideration in AI development are at best palliatives. I am often an outlier, proposing that AIs’ ‘ethical behavior’ be promoted the way it is in most humans – especially most males – via accountability. If a company adheres to AI ethics by respecting users’ privacy, remaining transparent in its operations and following other practices, it can earn the respect of the public and raise its brand’s status. There’s also a positive link between corporate social responsibility and job applications, meaning businesses that adhere to the ethics of AI could win over more candidates as well.
Even its current setting of seeking maximum speed, efficiency and profit clashes with the resource and time requirements of an ethical assessment and/or counselling. Finally, the accountability of professionals or institutions is at this stage mainly theoretical, having the vast majority of these guidelines been defined on a merely voluntary basis and hence with the total lack of a sanctionary scheme for non-compliance. A transition is required from a more deontologically oriented, action-restricting ethic based on universal abidance of principles and rules, to a situation-sensitive ethical approach based on virtues and personality dispositions, knowledge expansions, responsible autonomy and freedom of action. Such an AI ethics does not seek to subsume as many cases as possible under individual principles in an overgeneralizing way, but behaves sensitively towards individual situations and specific technical assemblages. Further, AI ethics should not try to discipline moral actors to adhere to normative principles, but emancipate them from potential inabilities to act self-responsibly on the basis of comprehensive knowledge, as well as empathy in situations where morally relevant decisions have to be made.
Principles alone cannot guarantee ethical AI
Marjory S. Blumenthal, director of the science, technology and policy program at RAND Corporation, observed, “This is the proverbial onion; there is no simple answer. Some of the challenge is in the lifecycle – it begins with how the data are collected, labeled (if they are for training) and then used, possibly involving different actors with different views of what is ethical. Some of the challenges involve the interest-balancing of companies, especially startups, that have always placed function and product delivery over security and privacy.
WHO calls for safe and ethical AI for health – World Health Organization
WHO calls for safe and ethical AI for health.
Posted: Tue, 16 May 2023 07:00:00 GMT [source]
Well-established legal protection of
rights such as consumer rights, product liability, and other civil
liability or protection of intellectual property rights is often
missing in digital products, or hard to enforce. This means that
companies with a “digital” background are used to testing
their products on the consumers without fear of liability while
heavily defending their intellectual property rights. This
“Internet Libertarianism” is sometimes taken to assume
that technical solutions will take care of societal problems by
themselves (Mozorov 2013). Companies are leveraging data and artificial intelligence to create scalable solutions — but they’re also scaling their reputational, regulatory, and legal risks. For instance, Los Angeles is suing IBM for allegedly misappropriating data it collected with its ubiquitous weather app.
Other Internet Resources
The platform unites 17 leading female experts from academia, civil society, the private sector and regulatory bodies, from around the world. The platform will drive progress on non-discriminatory algorithms and data sources, and incentivize girls, women and under-represented groups to participate in AI. Public understanding of AI and data should be promoted through open & accessible education, civic engagement, digital skills & AI ethics training, media & information literacy.
According to UNESCO, AI is also supporting the decision-making of governments and the private sector, as well as helping combat global problems such as climate change and world hunger. Artificial intelligence is present in everyday life, from booking flights and applying for loans to steering driverless cars. It is also used in specialized fields such as cancer screening or to help create inclusive environments for the disabled. We need to develop new frameworks to differentiate piracy and plagiarism from originality and creativity, and to recognize the value of human creative work in our interactions with AI.
AI-Based Modeling: Techniques, Applications and Research Issues Towards Automation, Intelligent and Smart Systems
For instance, while private actors demand and try to cultivate trust from their users, this runs counter to the need for society to scrutinise the operation of algorithms in order to maintain developer accountability (Cowls, 2019). Attributing responsibilities in complicated projects where many parties and developers may be involved, an issue known as the problem of many hands (Nissenbaum, 1996), may indeed be very difficult. A good example of such a microethical work which can be implemented easily and concretely in practice is the paper by Gebru et al. (2018). The paper by Gebru et al. makes it possible for practitioners to obtain a more informed decision on the selection of certain training data sets, so that supervised machine learning ultimately becomes fairer, and more transparent, and avoids cases of algorithmic discrimination (Buolamwini and Gebru 2018). This prompts the question as to what extent ethical objectives are actually implemented and embedded in the development and application of AI, or whether merely good intentions are deployed.
Until now, there were no universal standards to provide an answer to these issues”, UNESCO explained in a statement. All the Member states of the UN Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) adopted on Thursday a historic agreement that defines the common values and principles needed to ensure the healthy development of AI. This is a typical ethical dilemma, that shows the importance of ethics in the development of technologies. When a driver chooses to slam on the brakes to avoid hitting a jaywalker, they are making the moral decision to shift risk from the pedestrian to the people in the car.
The global landscape of AI ethics guidelines
To investigate whether a global agreement on these questions is emerging, we mapped and analysed the current corpus of principles and guidelines on ethical AI. Our findings highlight the importance of integrating guideline-development efforts with substantive ethical analysis and adequate implementation strategies. At the center is ai ethical of its attention is not human conduct, but the ways in which humans are affected by AI technology. It differs from the general ethics of technology too, in the sense that AI comes with radically new possibilities for action. This not only raises new moral questions, but also requires new approaches to conduct ethical analyses.
5 Tips For Drafting An Ethical Generative AI Policy – AdExchanger
5 Tips For Drafting An Ethical Generative AI Policy.
Posted: Tue, 30 Jan 2024 05:35:01 GMT [source]
By defining the ethical principles and moral questions that are central in AI ethics in terms of power (under a pluralist understanding of power, that is), I have shown that the field is driven by a fundamental concern for human emancipation and empowerment. Transparency, privacy, freedom, and autonomy are valued because they are empowering—they grant individuals the ability to rule their own lives. Principles like trust, justice, responsibility, and non-maleficence are important because they protect individuals against the power that could be exercised by means of AI, or possibly even by AI itself.
The selection and compilation of 22 major ethical guidelines were based on a literature analysis. During the analysis of the search results, I also sifted through the references in order to manually find further relevant guidelines. Furthermore, I used Algorithm Watch’s AI Ethics Guidelines Global Inventory, a crowdsourced, comprehensive list of ethics guidelines, to check whether I missed relevant guidelines. Via the list, I found three further guidelines that meet the criteria for the selection. In this context, a shortcoming one has to consider is that my selection is biased towards documents which are western/northern in nature, excluding guidelines which are not written in English. In light of AI’s transformative shifts and potential biases, technology companies must lead by example.
Seeking equal rates of false positive and false negative across these two pools would imply a different forecasting error (and accuracy) given the different characteristics of the two different training pools available for the algorithm. Conversely, having the same forecasting accuracy would come at the expense of different classification errors between these two pools (Corbett-Davies et al., 2016). Hence, a trade-off exists between these two different shades of fairness, which derives from the very statistical properties of the data population distributions the algorithm has been trained on.
