人工智能安全技术主要包括以下几个方面：

1. 机器学习 ：这是一种基于数据和算法的学习方法，通过分析和识别大量的数据，使计算机能够自我学习和自我优化，从而提高预测和决策的准确性。

2. 深度学习 ：作为机器学习的一种，深度学习通过神经网络模型对数据进行处理和分类，能够处理更为复杂的数据形式，如图像和语音。

3. 网络安全 ：保护人工智能系统免受恶意攻击和破坏的技术，包括防火墙、入侵检测系统、安全协议等。

4. 数据安全 ：确保数据在传输、存储和处理过程中的机密性、完整性和可用性，涉及数据加密、访问控制等技术。

5. 算法安全 ：保护人工智能算法免受恶意攻击和破坏，包括对抗性攻击防御、算法验证和测试等。

6. 早期检测与预测 ：利用人工智能技术对网络攻击进行早期检测和预测，从而在攻击发生前采取防御措施。

7. 加密技术 ：通过加密手段保护数据在传输和存储过程中的安全，防止未经授权的访问和窃取。

8. 系统安全加固与漏洞修复 ：对人工智能系统进行加固，修复已知的安全漏洞，提高系统的整体安全性。

9. 安全审计与监控 ：对人工智能系统进行安全审计和实时监控，及时发现和处理安全事件。

10. 智能合约安全性分析与验证 ：对智能合约进行安全性分析和验证，确保其按预期执行，防止潜在的安全风险。

11. 抗对抗性攻击与防御策略 ：研究如何防御针对人工智能系统的对抗性攻击，提高系统的鲁棒性和安全性。

12. 人工智能伦理规范制定与监管机制建设 ：制定人工智能伦理规范，建立相应的监管机制，确保人工智能技术的安全、可靠和可持续发展。

这些技术共同构成了人工智能安全的多层防御体系，旨在保护人工智能系统免受各种潜在威胁。