首页 期刊 计算机研究与发展 人工智能系统安全与隐私风险 【正文】

人工智能系统安全与隐私风险

作者:陈宇飞; 沈超; 王骞; 李琦; 王聪; 纪守领; 李康; 管晓宏 智能网络与网络安全教育部重点实验室(西安交通大学); 西安710049; 西安交通大学电子与信息学部; 西安710049; 武汉大学网络安全学院; 武汉430072; 清华大学网络科学与网络空间研究院; 北京100084; 香港城市大学计算机科学系; 香港999077; 浙江大学网络空间安全研究中心; 杭州310027; 浙江大学计算机科学与技术学院; 杭州310027; 乔治亚大学计算机科学系; 乔治亚州雅典市30602
智能系统安全   系统安全   数据处理   人工智能   深度学习  

摘要:人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮,它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新.在某些特定领域中,人工智能已经表现出达到甚至超越人类的工作能力.然而,以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境,人工智能系统的安全和隐私问题正逐渐暴露出来.通过回顾人工智能系统安全方面的相关研究工作,揭示人工智能系统中潜藏的安全与隐私风险.首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的安全威胁模型.从人工智能系统的4个关键环节——数据输入(传感器)、数据预处理、机器学习模型和输出,分析了相应的安全隐私风险及对策.讨论了未来在人工智能系统安全研究方面的发展趋势.

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