【人工智能】人工智能安全（AI Security）

人工智能安全（AI Security） 是指保障人工智能系统免受各种攻击、滥用和错误操作的措施与技术。随着人工智能的广泛应用，AI的安全性问题变得越来越重要。AI安全不仅关注系统本身的稳定性与安全性，还涉及到如何确保AI的决议和行为是可猜测、可靠、符合伦理尺度的。AI安全涵盖多个领域，包罗防止恶意攻击、确保数据隐私、实现透明与可解释性、以及克制AI模子的滥用。

人工智能安全的主要领域

• 对抗性攻击（Adversarial Attacks）：
  
     
  
  • 概念：对抗性攻击是通过微小的、险些无法察觉的扰动（例如对图像或输入数据的微小修改）来欺骗AI模子，使其做出错误的猜测或决议。这些攻击大概对深度学习模子尤其有效。   
    
  • 防护措施：为防止对抗性攻击，研究者提出了多种防护策略，包罗对抗训练、输入预处理、模子正则化、以及基于模子集成的方法。  
    
    
  
• 模子窃取（Model Stealing）：
  
     
  
  • 概念：模子窃取是指恶意攻击者通过反复查询一个已经摆设的AI模子并记录其输出，从而尝试重建或复制该模子的行为。   
    
  • 防护措施：防止模子窃取的策略包罗模子加密、访问控制、查询限制和监控等。  
    
    
  
• 数据隐
  

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