AI数据安全风险主要包括隐私泄露、算法偏见、模型投毒和系统漏洞四大核心问题，这些风险可能导致敏感信息外泄、决策失误甚至社会信任危机。
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隐私泄露风险
AI系统依赖海量数据训练，若数据脱敏不彻底或存储不当，用户身份、行为轨迹等敏感信息可能被恶意提取。例如，人脸识别数据泄露可能引发诈骗或身份盗用。 -
算法偏见与歧视
训练数据若包含历史偏见（如性别、种族歧视），AI会放大这些偏见，导致招聘、信贷等场景的决策不公。例如，某些简历筛选工具曾因数据偏差淘汰女性求职者。 -
模型投毒攻击
攻击者通过注入错误数据（如篡改交通标识图片）误导AI模型，使其在自动驾驶、医疗诊断等关键领域输出危险结果。 -
系统漏洞被利用
AI底层框架或API接口的漏洞可能被黑客攻击，引发服务瘫痪或数据劫持。例如，聊天机器人被诱导输出违规内容，或智能家居系统遭远程操控。
应对AI数据安全需从技术（加密、审计）、法律（合规标准）和伦理（透明设计）多层面协同，平衡创新与风险控制。
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