要构建一个安全可靠的人工智能（AI）系统，我们需要采取一系列有效措施，如下几个方面：
首先，我们需要在构建AI系统之前，明确我们所需要完成的任务和处理的数据，然后确定相应的系统需求。要实现这一点，我们需要通过详细的分析，了解AI系统的功能、性能、可靠性和安全性等方面的需求。同时，为了将网络安全最佳实践嵌入到用于构建AI模型的MLOps流程中，也需要将安全性视为核心业务需求。
其次，算法是AI系统的核心，决定着系统的性能和安全性。因此，在设计算法的时候，必须根据输入数据和系统需求进行算法设计。同时，我们还需要考虑网络安全的问题，例如，有些AI模型的组件可能是从网上下载的，我们需要确认组件的安全性，并在算法设计中考虑到这些因素，以最大限度地减少对AI模型的威胁。
再者，数据是AI系统的基础，我们需要确保数据的质量和来源可靠，这也是AI系统安全性的重要保障。同时，在数据预处理的过程中，我们还需要采用一些数据加密和安全传输方法，以确保数据的安全，避免数据泄露和丢失。
另外，模型训练是AI系统的关键，决定着系统的准确性和可靠性。因此，我们需要选择合适的训练算法和数据集进行模型训练，同时，还需要对训练结果进行安全性评估，以确保模型不存在安全隐患，例如，有些攻击者可能会利用模型训练的结果进行攻击，我们需要避免这种情况的发生。
最后，模型部署是AI系统的最后一个环节，我们需要选择合适的部署方式和平台，并进行安全性评估，以确保模型在实际应用中的安全性和可靠性。例如，中信银行就利用了意图驱动网络和SDN控制器的结合，实现了网络的自我调整和优化，并采用新一代数据中心交换机的AI芯片实现了故障的快速感知与修复。
总之，在AI系统的开发过程中，我们必须充分考虑安全性，并在各个环节中引入相应的安全措施，例如，数据加密、防火墙、入侵检测等，才能确保AI系统的安全性和可靠性。同时，我们还需要借鉴相关研究和实践经验，例如，借鉴美国联邦政府资助的可信人工智能（TAI）研究项目的经验教训，以进一步提高AI系统的安全性和可信度。