作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
在傳統(tǒng)信息安全的基礎(chǔ)上，近年來(lái)人工智能領(lǐng)域也越來(lái)越重視隱私保護(hù)。但是由于當(dāng)前人工智能模型普遍存在缺陷，在實(shí)際應(yīng)用中也會(huì)產(chǎn)生隱私泄露等嚴(yán)重問(wèn)題。所以，對(duì)于人工智能系統(tǒng)、服務(wù)的安全性和隱私保護(hù)要求更高。
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，如何保障人工智能系統(tǒng)的安全性和隱私保護(hù)一直成為一個(gè)重要的問(wèn)題。目前主流的人工智能隱私保護(hù)相關(guān)研究主要集中于以下三個(gè)方面：
- 數(shù)據(jù)安全性保護(hù)。保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)和模型的真實(shí)和合法的擁有者。防止數(shù)據(jù)被盜用或篡改，確保數(shù)據(jù)安全、保密、隱私。
- 模型的安全性保護(hù)?；诳尚庞?jì)算和模型安全運(yùn)行等理論，提出了基于安全邊界、模型攻擊檢測(cè)等方面的技術(shù)手段，對(duì)模型進(jìn)行安全保護(hù)。
- 服務(wù)的安全性保護(hù)。將人工智能服務(wù)部署到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境時(shí)，需要考慮服務(wù)的安全性，包括確保服務(wù)的可用性、容災(zāi)能力、魯棒性等。同時(shí)，還需關(guān)注數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，尤其是在人工智能服務(wù)中涉及到敏感數(shù)據(jù)時(shí)。
然而，無(wú)論是哪種方案，都面臨著不同程度的問(wèn)題。比如，模型部署后仍可能產(chǎn)生對(duì)用戶(hù)敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)泄露、黑客攻擊等。另外，這些方案往往側(cè)重于某一類(lèi)具體的技術(shù)手段，并未從整體上解決隱私保護(hù)問(wèn)題。因此，為了更好地保障人工智能系統(tǒng)的安全和隱私保護(hù)，制定相應(yīng)的技術(shù)規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn)具有重要意義。
本文將從機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架層面介紹人工智能隱私保護(hù)領(lǐng)域的最新研究成果。首先介紹人工智能隱私保護(hù)中的常見(jiàn)概念和術(shù)語(yǔ)，然后分別闡述數(shù)據(jù)安全性保護(hù)、模型的安全性保護(hù)以及服務(wù)的安全性保護(hù)三方面的技術(shù)方案，最后給出相關(guān)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-633860.html
2.基本概念術(shù)語(yǔ)說(shuō)明
2.1 數(shù)據(jù)安全性保護(hù)
數(shù)據(jù)安全性是指保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)和模型的真實(shí)和合法的擁有者&文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-633860.html
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