人工智能安全技术涵盖多个层面，主要包括以下内容：

一、核心安全技术方向

1. 模型算法安全

   • 针对生成式AI、智能体、具身智能等设计安全机制，防止对抗样本攻击、模型窃取及数据中毒。

   • 强调算法鲁棒性、可解释性和可靠性，确保在环境变化或目标干扰下仍能正常运行。

2. 数据安全

   • 涵盖数据隐私保护（如差分隐私）、数据完整性验证及数据可用性保障，防止数据泄露或篡改。

   • 包含数据加密传输和存储，确保数据在传输和静态时的安全性。

3. 系统与网络安全

   • 通过安全围栏、入侵检测系统等技术，防止恶意攻击和未授权访问。

   • 结合加密技术构建安全通信协议，保障网络交互的保密性。

二、关键支撑技术

1. 测试评估工具

   • 开发模型安全性测试、产品服务安全测试及场景应用安全测试基准，提升安全水平。

   • 采用自动化测试框架，快速检测漏洞并生成修复建议。

2. 安全运行环境

   • 构建隔离的运行空间，防止恶意软件与核心系统交互。

   • 实施实时监控与异常行为检测，及时响应安全事件。

三、新兴安全领域

1. 伦理与合规

   • 结合伦理规范（如公平性、透明度）和法规要求（如《人工智能安全标准体系》），确保技术应用符合社会价值。

   • 开发可验证的AI系统，增强用户信任。

2. 物理与认知安全

   • 针对具身智能设备，设计防篡改硬件和传感器安全机制。

   • 研究环境感知AI的鲁棒性，应对复杂现实场景中的干扰。