🔒 模型安全
- 防止模型逆向工程：使用模型保护技术深入解析
- 漏洞利用防御：通过加密算法和访问控制降低风险
- 安全训练实践：避免数据污染与模型中毒攻击
🔐 数据隐私保护
- 采用差分隐私技术模糊敏感信息
- 实施数据脱敏与访问权限分级
- 隐私计算框架：隐私计算指南
🛡️ 对抗攻击防御
- 识别对抗样本：使用对抗样本检测工具
- 强化模型鲁棒性：通过数据增强与正则化技术
- 防御策略分类：
- 输入验证（Input Validation）
- 模型蒸馏（Model Distillation）
- 随机化处理（Randomization）
⚖️ 伦理与合规
- 遵守AI伦理准则：AI伦理框架
- 合规性审计：确保算法符合法律法规
- 可解释性技术：提升AI决策透明度