模型安全

模型安全是人工智能的核心研究方向，旨在确保AI系统在训练、推理及部署过程中的可靠性、可控性与抗干扰性，其聚焦于保障模型的保密性（如参数隐私）、完整性（如抗对抗攻击）与行为安全性（如决策合规），覆盖隐私保护、鲁棒性增强、公平性约束、伦理对齐及系统防滥用等维度。该领域跨越数据层（训练数据污染）、模型层（参数漏洞）和应用层（恶意使用防护），致力于构建可信赖的AI生态系统。  

研究目的

模型安全的核心目标是构建高鲁棒、可解释、合规可控的AI系统，以应对现实场景中的安全威胁。例如，在自动驾驶中，需防止对抗样本欺骗视觉模型导致误判交通标志；在医疗诊断中，需避免模型因数据偏见而给出歧视性结论；在金融风控中，则需防御模型参数被逆向攻击窃取。最终通过技术约束与制度设计的协同，确保AI行为符合人类价值与安全边界。  

研究对象

模型安全的研究对象分为三层：  
1. 数据层：包括训练数据的隐私泄露风险（如成员推断攻击）、数据投毒（如恶意样本注入）及分布偏移引发的偏差；  
2. 模型层：涵盖参数安全（如模型窃取与逆向工程）、结构脆弱性（如对抗样本的敏感性）及内部逻辑缺陷（如后门触发机制）；  
3. 应用层：涉及部署环境的安全性（如实时系统的对抗鲁棒性）、人机交互中的误用风险（如提示注入攻击）及系统级连锁反应（如多智能体协同的失控）。  

关键挑战

1. 动态攻防博弈的普适性缺失：现有防御方法（如对抗训练）常针对特定攻击设计，攻击者可通过自适应策略绕过防御，需发展泛化性强的动态防护框架。  
2. 黑盒模型的可验证性局限：复杂模型（如大语言模型）的内部逻辑不可追溯，难以形式化验证其安全边界，需结合可解释AI与形式化方法突破验证瓶颈。  
3. 安全与效能的权衡困境：增强安全性（如差分隐私）往往牺牲模型精度或计算效率，需探索轻量化安全模块与多目标优化理论。  

理论基础与方法

1. 对抗机器学习理论：通过对抗训练、梯度掩码等技术提升模型对恶意干扰的鲁棒性，结合博弈论建模攻防动态平衡。  
2. 隐私计算框架：基于差分隐私、联邦学习、同态加密构建数据使用与模型训练中的隐私保护机制。  
3. 形式化验证方法：应用区间分析、抽象解释等数学工具对模型决策边界进行严格证明，确保关键任务中的行为确定性。  

典型任务

1. 对抗样本检测与防御：识别并过滤输入中的恶意扰动（如图像中添加人眼不可见的噪声），常用卷积滤波或特征重构技术。  
2. 后门攻击的溯源与清除：检测模型中被植入的隐藏触发模式（如特定图案激活错误分类），并通过神经元剪枝或重训练消除威胁。  
3. 公平性与合规性审计：量化模型对不同群体的决策偏差（如贷款审批中的性别歧视），采用重新加权、对抗去偏等方法实现算法正义。