1. 深度学习模型的风险溯源
- 数据偏差：通过可视化工具分析训练数据中的隐含偏见
- 对抗样本：展示生成对抗样本的实验流程（查看完整教程）
- 模型可解释性：使用SHAP值分析特征贡献度
2. 风险评估框架的优化策略
- 动态风险评分：实现基于时间衰减因子的权重调整
- 联邦学习安全：展示跨域数据协同的隐私保护机制
- 模型鲁棒性测试：对比不同噪声注入策略的效果
3. 行业应用中的风险场景
- 金融风控：分析信用评分模型的误判概率
- 医疗诊断：展示影像识别系统的风险漏检率
- 自动驾驶：模拟复杂环境下的决策风险
4. 风险缓解的前沿技术
- 差分隐私：实现数据脱敏的数学建模
- 可信执行环境：展示TEE在模型推理中的应用
- 模型蒸馏：通过知识迁移降低风险暴露面
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