AI安全与隐私保护：构建可信AI系统的关键
随着AI技术的广泛应用，AI安全和隐私保护问题日益突出。
一、AI面临的安全威胁
- 对抗攻击：通过精心构造的输入欺骗AI模型
- 数据投毒：在训练数据中注入恶意样本
- 模型窃取：通过API查询逆向工程AI模型
- 提示注入：通过恶意提示操纵大模型行为
二、隐私保护技术
- 联邦学习：数据不出本地，模型协同训练
- 差分隐私：在数据或模型中添加噪声，保护个体隐私
- 安全多方计算：多方协同计算而不泄露各自数据
企业应建立完善的AI治理框架，包括AI伦理委员会、模型审计机制、数据治理体系和应急响应预案。
