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随着AI技术的迅猛发展，安全和隐私问题日益突出。近期的事件表明，AI系统中存在许多安全漏洞，如数据泄露和恶意代码注入，这些漏洞导致了严重的财务损失和隐私泄露。为应对这些挑战，AI领域亟需更为深入和全面的安全性研究。冯登国院士、黄欣沂教授等人在中国科学信息科学撰文，系统分析AI系统中的安全威胁及其防御策略，涵盖了人工智能生命周期中的训练阶段和推理阶段。- 在集中式设置下，重点分析了数据中毒攻击，后门攻击和模型劫持攻击，探讨这些攻击对模型可靠性和安全性的影响。
- 在分布式设置下，讨论了联邦学习中的数据中毒和隐私推断问题，分析攻击者如何通过联邦学习的分布式特性进行恶意操作。针对分割学习框架，分析了隐私推断和后门攻击的风险。
人工智能模型在推理阶段的安全威胁：在传统的集中式机器学习设置中，讨论了包括模型窃取、隐私推断、故障注入、对抗性攻击等常见攻击形式。文章还对大语言模型中的特有攻击进行了简要探讨，包括越狱攻击，基于提示的攻击以及经过微调的攻击，并分析这些攻击如何破坏基础模型的安全性和隐私性。针对训练阶段攻击的防御方法：涵盖了集中式和分布式人工智能系统的防御策略。- 针对集中式环境，讨论了针对数据中毒、后门和模型劫持攻击的防御技术，并分析了现有的防御方法的效果和局限性。
- 针对分布式学习环境，重点分析了联邦学习和分割学习中的隐私保护技术和防御措施，探讨了如何在保证安全的前提下，优化数据处理和模型训练的效率。
- 在传统的集中式机器学习环境中，讨论了应对模型窃取、故障注入和对抗性攻击的策略，并介绍了差分隐私和安全多方计算等隐私保护技术。
- 在大语言模型的推理阶段，介绍了针对越狱攻击和基于提示的攻击等新型攻击的防护方法，包括对抗训练、模型加固和内容过滤等技术。
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