人工智能安全技术与发展研究

人工智能安全技术与发展研究

梁兆峰

新疆中泰新能源有限公司 新疆乌鲁木齐市 830000

摘要：随着信息技术的快速发展，数字化转型已成为当今企业和社会发展的重要趋势。人工智能作为强大的技术手段，正逐渐深入到各个行业和领域中，为数字化转型提供新的动力和可能性。然而，人工智能的普及也带来了一系列安全挑战。对抗性攻击不断升级，安全漏洞层出不穷。随着大数据的增加，个人隐私安全引起广泛关切，而黑盒模型的不可解释性阻碍了对人工智能决策的理解和信任。本文主要对人工智能安全技术与发展进行研究，仅供参考。

关键词：新能源；发电；储能

引言

人工智能安全问题不仅是技术上的挑战，更需要社会、法律和伦理层面的共同努力来解决。本深入探讨人工智能安全方面的问题与解决方案，通过对人工智能发展背景、技术应用、安全风险、安全治理和未来发展的讨论，逐步揭示人工智能安全面临的复杂性，并探索应对这些挑战的关键方法。

1人工智能的特征概述

1.1综合性特征

人工智能涵盖的专业学科领域十分广泛，包括语言学、心理学等，使其能够模仿人的思想和行为，对外界声像信息进行自动化处理，并协助人们全面分析各类问题，方便人们更好地解决问题，体现出较强的综合性和智能性。

1.2协调性特征

基于构成角度分析，计算机结构尤为复杂，且规模随着技术发展而不断增加层次性，不仅会增加网络监管的压力，还会使得计算机系统朝向复杂化方向发展。由于传统的网络监管措施具有局限性，往往无法实现计算机网络系统全覆盖、多层次、高质量的监控要求，会在一定程度上影响计算机网络系统运行的安全性。而通过应用人工智能技术，合理运用人工智能模拟人的思维模式，能够让计算机系统运行思维更加协调，从而提高计算机网络系统的监管能力，使得计算机网络系统各级之间的合作更加高效。

1.3新颖性特征

人工智能的出现与应用为思维转化提供了可能，具体是以数据方式呈现人的思维，然后利用计算机网络技术录入保存这些数据，以此为今后的数据检查与应用提供便利。在系统中录入并保存数据后，相应的机器能够根据数据指示进行智能化操作。此外，在模糊信息处理中，人工智能的优势是无法比拟的，具体是通过人工智能从海量数据中高质高效地筛选出有利用价值的信息，然后结合用户需求进行针对性地推送，以此给予用户良好的网络服务体验，满足用户管理工作决策需求。

2人工智能技术面临的挑战

要想在智能化信息服务体系中发挥人工智能技术的功能与效用，需正视人工智能技术应用面临的挑战，具体包括：一是基础元数据库的建构。人工智能技术的创新发展需以数据开放应用为前提，而要想在技术研发过程中实现数据整合、集成，需以元数据库的建构为前提，以实现对不同领域内相同实体数据信息的有效描述，以期通过元数据库的调用来优化人工智能算法。二是数据开放架构的建设。亟须在人工智能技术研发过程中，探索如何在保证数据安全的基础上，通过对开放架构的应用来获取多元化数据信息。

3人工智能安全技术与发展

3.1人工智能安全治理技术体系

人工智能系统的安全性问题贯穿数据到应用的各个层面，需要一个综合的安全治理技术体系来应对多样化的威胁，主要分为技术滥用防范、模型安全防御、数据隐私防护和系统安全防御4个方面。技术滥用防范包括模型审计和验证、隐私保护技术、对抗性技术、智能监测系统等关键技术。模型安全防御包括训练阶段的数据层防御和模型层防御。在数据隐私防护方面，模型结构防护通过调整深度学习模型结构，包括模型泛化、目标优化和加密等，降低个体数据敏感性；信息混淆采用截断混淆、噪声混淆和匿名化输出等技术，保护深度学习模型的安全性；查询控制通过用户行为检测，限制或拒绝服务，提升深度学习系统对隐私信息的安全保护。系统安全防御涵盖了软件系统和硬件设备两个层面，强调软件系统的操作系统更新、多层次的防御措施、安全审计与监控机制等，以及硬件设备的安全措施如芯片安全和存储媒介安全。这些方法有机结合，构建了人工智能系统的全方位、多层次的安全保障体系，以有效应对不断演变的安全威胁。

3.2人工智能安全治理关键技术

3.2.1技术滥用防范

为有效应对人工智能技术的滥用风险，可以采用以下关键技术。首先，通过模型审计和验证技术，对人工智能模型进行全面审查，以确保其在训练和预测阶段均能抵抗各类潜在攻击。其次，引入隐私保护技术，如差分隐私和同态加密，以最小化敏感信息的泄露风险。针对对抗性攻击，需要积极研发对抗性技术，包括对抗性训练和生成对抗网络，以提升模型对恶意攻击的鲁棒性。此外，建议部署智能监测系统，实时监测人工智能系统运行状态，及时发现并应对异常行为和攻击迹象。最后，制定相关法规和政策，明确人工智能技术的合法使用范围，规范滥用行为。

3.2.2模型安全防御

在人工智能领域，模型安全防御至关重要，分别包括训练和预测阶段的防御策略。

3.2.3数据隐私防护

数据隐私防护涵盖了模型结构防御、信息混淆防御和查询控制防御3个方面，旨在保护用户敏感信息免受未授权访问。

3.2.4系统安全防御

系统安全防御方法包括针对系统软件和硬件设备的防御。

3.3人工智能安全发展建议

随着人工智能的迅速崛起，为了应对不断演变的安全挑战，提出以下发展建议。（1）强化国际合作与标准制定。随着人工智能的广泛应用，强化国际协作显得尤为重要。近期发布的《全球人工智能治理倡议》强调了全球合作的必要性，为建立公正、可持续、安全的治理框架奠定基础。各国应共同确立全球统一安全标准，构建一致性的指导原则，促进信息共享，加速新兴威胁的识别和解决方案的共同制定。同时，跨国协作将使人工智能社群更加有力地应对不断复杂化的安全挑战。（2）深化人工智能安全防御技术研究。通过加强人工智能安全防御技术研究来应对不断升级的威胁，包括对抗攻击和隐私保护等领域的深入研究，以不断提升人工智能系统的整体安全性。通过深刻理解攻击手段，精细调整防御策略，以有效提高系统对于潜在威胁的识别和防范能力。这一建议将为人工智能系统提供更强大的安全保障，保障其在快速发展的威胁环境中保持高效、可靠的运行。（3）加强安全人才培养。随着人工智能技术的广泛应用，对于理解和应对安全威胁的专业人才的需求不断攀升。因此，建议通过设立专门的人工智能安全教育课程和培训项目，深化对相关领域的学术和实践知识传授，培养安全专业人员以满足市场的不断增长的需求。同时，通过推动行业内部的安全培训，提高整个社会对于人工智能安全意识的认知水平，确保人工智能技术的稳健发展。（4）持续性监管和审计。人工智能系统的快速演进使得一次性的安全审查难以满足需求。建议通过定期审计制度，持续全面评估系统的安全性和合规性。监管机构应定期更新各行业和应用场景的最佳实践，并结合最新国家法规（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等）进行审查。持续的监管和审计机制有助于及时识别和应对系统演变中的潜在风险，为人工智能的健康发展提供坚实制度基础。

结束语

综上所述，人工智能技术的有效运用不仅可助力我国社会智能化、现代化建设，也可最大化体现智能化信息服务体系的功能与作用。鉴于此，要想在社会发展中充分展现出人工智能技术的无限潜力，需在明确人工智能技术特征的基础上，进一步推动智能化信息服务体系的发展，依托人工智能平台为各行业领域的发展提供助力。人工智能更要兼顾发展与安全，重视防范风险与包容审慎平衡，从而更好推动经济高质量发展。

参考文献

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