人工智能安全是指通过技术和管理措施，保障人工智能系统在设计、开发、部署及运行全周期内的安全性、可靠性和稳定性，防止恶意攻击、数据泄露等风险。具体涵盖以下核心要点：

1. 定义与目标

   人工智能安全旨在保护系统免受攻击、滥用和误用，确保其按预期安全、可靠运行。目标包括保护用户隐私、防止数据泄露、抵御恶意攻击，并保障算法模型、数据及系统的完整性、保密性、可用性、鲁棒性、透明性、公平性。

2. 关键领域

   涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，需跨学科合作。主要威胁包括数据隐私泄露、模型攻击（如对抗性样本）、恶意软件及基础设施破坏。

3. 核心要素

   • 系统安全 ：确保正常运行和数据安全；

   • 数据安全 ：通过加密、访问控制等技术保护数据隐私；

   • 应用安全 ：保障实际应用中的稳定性和安全性。

4. 技术手段

   包括加密算法（如AES、RSA）、隐私保护技术、模型可解释性研究等，以应对复杂威胁和变化手段。

5. 社会意义

   保障AI系统安全是推动技术应用、保护个人及企业利益、维护国家安全的基础。