🧠 什么是AI安全研究？
AI安全研究致力于保障人工智能系统的可靠性、隐私性与伦理合规性，其核心目标包括：
- 防止模型被恶意攻击（🛡️）
- 保护用户数据安全（🔒）
- 确保AI决策的公平性（⚖️）
🔍 主要研究领域
- 模型安全
- 防御对抗样本攻击（如：AI_Security_Research）
- 加密模型参数传输（🔑）
- 数据隐私
- 差分隐私技术（📊）
- 联邦学习框架（🌐）
- 伦理合规
- 偏见检测与消除（🔍）
- 自动化系统的透明性（👁️）
📌 应用场景
- 网络安全：通过AI识别异常流量（📊）
- 恶意软件检测：利用行为分析技术（🛡️）
- 自动驾驶安全：传感器数据融合与决策可靠性（🚗）
⚠️ 伦理与挑战
- 透明性问题：黑箱模型的可解释性（❓）
- 责任归属：AI决策失误的法律界定（⚖️）
- 技术滥用：深度伪造（Deepfake）的防范（🚫）