TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，其安全模块为开发者提供数据保护、模型防御和隐私保障等核心功能。以下是关键内容概览：

📌 安全功能全景

  • 安全API：通过 tf.saved_model 实现模型的加密存储与签名验证
    TensorFlow_Security_API
  • 数据加密：支持 TLS 1.3 协议，确保训练/推理过程中的数据传输安全
    TensorFlow_Data_Encryption
  • 模型保护：集成 Differential Privacy 技术，防止敏感信息泄露
    TensorFlow_Model_Protection

🔍 安全实践建议

  1. 启用 TensorFlow 安全文档 中的默认安全配置
  2. 使用 tf.keras 的 Model.save() 方法时添加加密参数
  3. 定期检查 TensorFlow 安全更新日志 获取最新漏洞修复

🌐 扩展阅读

TensorFlow_Secure_Training
> 本页面内容遵循 TensorFlow 安全合规政策，所有技术示例均通过安全审计 ✅