人工智能安全是一個多維度、跨領域的綜合性議題，涵蓋技術、倫理、法律和應用等多個層面。根據權威來源的界定，其核心內容可分為以下幾類：

一、技術層面的安全

1.‌數據安全‌

涉及數據的隱私保護(如差分隱私差分隱私、同態加密同態加密)、防泄露和防篡改，確保訓練數據的質量和代表性。

關鍵技術包括聯邦學習聯邦學習和可信執行環境(TEE)可信執行環境，用于安全的數據共享與處理。

2.‌算法安全‌

關注算法的魯棒性和抗攻擊能力，例如防范對抗樣本攻擊對抗樣本攻擊(通過微小擾動誤導模型輸出)。

需保障算法的透明性(可解釋性)和公平性，避免因數據偏見導致歧視性決策。

3.‌系統安全‌

包括平臺訪問控制、網絡安全防護(如防DDoS攻擊)及硬件設施的安全(如服務器、數據庫)。

二、應用場景的安全風險

‌1.內生安全‌

由AI技術自身脆弱性引發，如模型竊取、數據投毒等。

2.‌衍生安全‌

技術應用引發的社會問題，例如：

‌深度偽造‌深度偽造(AI換臉詐騙、虛假信息傳播);

‌自動駕駛‌或醫療AI的誤判可能導致人身傷害;

AI武器化帶來的軍事倫理風險。

三、治理與倫理框架

1.‌合規與標準化‌

我國已出臺《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法規，明確數據使用和算法透明度要求。

‌2.倫理原則‌

包括權責一致、以人為本、隱私保護等，需解決責任歸屬(如事故追責)和算法偏見問題。

四、未來治理方向

需推動六大轉變：從被動應對到主動防控、從技術治理到綜合施策、從單一主體到多元共治等，以實現AI安全與高質量發展的平衡。

人工智能安全是技術防護(數據/算法/系統)、應用風險防控(內生與衍生安全)和治理倫理(合規/透明/公平)的三位一體體系，需多方協同構建全周期保障機制。

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