随着人工智能技术的快速发展，其安全性问题也日益受到关注。以下是一些常见的 AI 安全技术：
1. 输入验证与清洗
- 目的：防止恶意输入导致模型错误或崩溃。
- 方法：使用正则表达式、白名单验证等。
2. 模型验证
- 目的：确保模型的准确性和可靠性。
- 方法：使用测试集、交叉验证等。
3. 隐私保护
- 目的：保护用户隐私数据。
- 方法：差分隐私、联邦学习等。
4. 防篡改
- 目的：防止模型被恶意篡改。
- 方法：同态加密、数字签名等。
5. 防注入
- 目的：防止恶意代码注入。
- 方法：使用沙箱、代码审计等。
6. 模型对抗攻击防御
- 目的：防止对抗样本攻击。
- 方法：对抗训练、鲁棒性增强等。
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