AI安全与隐私保护实践指南
探讨AI应用中的安全风险和隐私保护措施，帮助开发者构建更安全可靠的AI系统。
AI安全风险
数据安全
- 训练数据泄露
- 模型逆向工程
- 对抗性攻击
- 数据投毒
系统安全
- API滥用
- 资源耗尽
- 服务中断
- 未授权访问
隐私保护措施
数据处理
- 数据脱敏
- 数据加密
- 访问控制
- 数据生命周期管理
模型保护
- 差分隐私
- 联邦学习
- 安全多方计算
- 同态加密
合规要求
法律法规
- GDPR
- CCPA
- 个人信息保护法
- 数据安全法
行业标准
- ISO 27001
- SOC 2
- NIST框架
- PCI DSS
最佳实践
- 安全开发生命周期
- 持续监控与审计
- 事件响应计划
- 员工培训
未来趋势
- 隐私计算技术
- 零信任架构
- AI治理框架
- 安全标准化