人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述

人工智能和深度学习算法正在高速发展,这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而,近年来研究者发现,当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患,并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此,研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题,主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。在基于模型输出的数据泄露问题中,主要探讨了模型窃取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击的原理和研究现状;在基于模型更新的数据泄露问题中,探讨了在分布式训练过程中,攻击者如何窃取隐私数据的相关研究。对于数据与隐私保护问题,主要研究了常用的3类防御方法,即模型结构防御,信息混淆防御,查询控制防御。综上,围绕人工智能深度学习模型的数据安全与隐私保护领域中最前沿的研究成果,探讨了人工智能深度学习模型的数据窃取和防御技术的理论基础、重要成果以及相关应用。     

面向数据全生命周期的医疗数据隐私:威胁与保护

对医疗大数据背景下医疗数据开放共享过程中出现的隐私问题进行深度剖析，明晰目前隐私保护面临的威胁，探讨面向数据全生命周期的隐私保护框架与对策。通过国内外文献调查法，同时采用归纳、比较、综合等分析方法，基于系统工程理论，以数据全生命周期为主线，建立数据开放隐私保护框架，并分析医疗数据开放各个阶段的隐私保护方法。分析发现，隐私泄露风险存在于数据全生命周期的各个阶段，隐私保护面临极大挑战，需要从法律、技术和管理相结合的方法将隐私保护的设计理念贯穿数据全生命周期，包括制定科学的数据公开规范、完善隐私保护法律法规、加强行业自律、提升隐私保护技术措施、开展隐私风险影响评估、提高社会数据安全素养等内容，从数据安全治理的视角解决医疗数据隐私保护问题，推动我国医疗数据开放共享进程。     

基于HISPAC医疗数据隐私保护模型

当今时代是计算机的时代，更是人工智能和大数据蓬勃发展的时代，与其相关行业的出现引发了各行各业的变革。作为国内主要的服务行业，医疗产业也在悄然改变，同时医疗隐私的保护技术也在持续研究和发展中。随着数据量的激增，各类患者身份信息、病例信息以及医疗诊断信息泄露的情况层出不穷。本文针对医疗隐私保护问题，构建一套医疗隐私保护模型，该模型包括2个部分:1)借助循环神经网络RNN和模糊推理理论构建一个自适应神经网络隐私风险评估模型,给用户行为活动设置一个信用标签，并借此来计算隐私泄露风险值;2)围绕模型得到的用户信用风险值建立一套个性化的隐私数据访问权限控制机制，即医院信息系统隐私控制模型。经过实验验证，该机制具有良好的隐私保护效果，可以有效解决医疗数据隐私泄露的问题。     

政务云环境下数据隐私保护方法研究与设计

随着政务云的广泛使用，政务数据隐私安全问题逐渐被重视，传统的数据加密方法不足以解决日趋复杂的数据隐私安全问题。针对政务云环境下隐私保护需求，本文通过对数据隐私安全风险和现状进行分析，研究了隐私保护关键技术，结合实际的政务数据应用特点和安全机制，设计了基于角色的隐私保护访问控制模型，并结合云服务提供商、数据拥有者、可信访问控制中心和数据访问者等云环境中的不同角色主体的安全需求，构建了隐私保护总体框架和隐私保护策略，设计了隐私保护访问控制流程，最后对该模型的安全性进行分析，为政务云环境下的数据安全和数据隐私保护提供借鉴。     

云计算环境中智算AI的安全与隐私保护机制研究

智算人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术是信息技术领域的新兴核心,可以提高计算机计算效率,推动大数据分析、机器学习和人工智能等新兴技术的发展。文章主要研究云计算环境中智算AI的安全与隐私保护机制,重点探讨高级加密标准（Advanced Encryption Standard,AES）算法的初始化、子密钥生成和加密处理流程,实验测试了算法防御网络入侵攻击的有效性。结果显示,该算法在提升数据安全性方面表现出色,为云计算环境中智算AI的数据安全与隐私保护提供了实践方法。     

医疗大数据信息安全体系构建研究

探讨医院医疗大数据安全保护技术。针对医疗业务数据保护的难点，调研数据安全需求，从物理安全性、逻辑安全性、隐私安全性三个维度构建数据安全保护体系，实现医疗机构大数据的安全保护，为海量医疗数据安全保护的规划、选型、设计、部署等提供一种解决思路和参考方法。     

基于分割的云存储医疗大数据分级保密模型设计

为提高在云存储环境中具有密度高、关联复杂的医学大数据安全保密级别,基于数据分割和等级关联结构,以数据加密的隐私保护算法为支持,提出了一种新的大数据资源的隐私保密模式.从云环境下医疗大数据特征入手,分析云存储中数据隐私保护机制,提出基于分割的云存储数据分级保密模型,大大提高了数据的安全性.研究表明,该模型可以有效保护数据安全和隐私,提高云端数据的安全程度及提高执行效率.     

基于散列存储和数据加密的数据安全保护研究

随着计算机科学技术和计算机网络的飞速发展,网络信息安全和个人数据的隐私保护越来越受到人们的重视。数据安全保护技术的研究目的在于保护人们的数据安全,通过数据存储以及数据加密等技术方法,实现增强数据的安全性、可靠性和可用性。同时,平衡数据安全保护所消耗的时间资源和空间资源。     

无线传感器网络的数据安全与隐私保护

从数据隐私保护的角度研究了无线传感器网络(WSN)的数据安全问题,探讨了传感器节点可能面临的数据安全与隐私威胁,分析了无线传感器网络数据隐私保护的相关技术.     

急救系统的信息保护与数据安全

随着急救系统的发展和智能化的进步,急救数据的采集、传输和存储成为一个越来越重要的问题。然而,如何保护隐私和数据安全仍是一个挑战。文章首先介绍急救系统中的数据来源、数据类型、数据流程等,其次讨论当前急救系统中存在的隐私保护挑战,最后提出解决方案来应对存在的挑战。希望文章的讨论能够为急救系统的隐私保护和数据安全提供一些参考和思路,促进急救系统的健康发展。     

人工智能的逆向工程——反向智能研究综述

在大数据时代,人工智能得到了蓬勃发展,尤其以机器学习、深度学习为代表的技术更是取得了突破性进展.随着人工智能在实际场景中的广泛应用,人工智能的安全和隐私问题也逐渐暴露出来,并吸引了学术界和工业界的广泛关注.以机器学习为代表,许多学者从攻击和防御的角度对模型的安全问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的方法.然而,当前对机器学习安全的研究缺少完整的理论架构和系统架构.从训练数据逆向还原、模型结构反向推演、模型缺陷分析等角度进行了总结和分析,建立了反向智能的抽象定义及其分类体系.同时,在反向智能的基础上,将机器学习安全作为应用对其进行简要归纳.最后探讨了反向智能研究当前面临的挑战以及未来的研究方向.建立反向智能的理论体系,对于促进人工智能健康发展极具理论意义.     

机器学习安全及隐私保护研究进展

机器学习作为实现人工智能的一种重要方法,在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域得到广泛应用。随着机器学习应用的普及发展,其安全与隐私问题受到越来越多的关注。首先结合机器学习的一般过程,对敌手模型进行了描述。然后总结了机器学习常见的安全威胁,如投毒攻击、对抗攻击、询问攻击等,以及应对的防御方法,如正则化、对抗训练、防御精馏等。接着对机器学习常见的隐私威胁,如训练数据窃取、逆向攻击、成员推理攻击等进行了总结,并给出了相应的隐私保护技术,如同态加密、差分隐私。最后给出了亟待解决的问题和发展方向。     

机器学习模型安全与隐私研究综述

在大数据时代下,深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展,为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑,同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而,尽管机器学习模型在现实应用中有着出色的表现,但其本身仍然面临着诸多的安全威胁.机器学习在数据层、模型层以及应用层面临的安全和隐私威胁呈现出多样性、隐蔽性和动态演化的特点.机器学习的安全和隐私问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从攻击和防御的角度对模型的安全和隐私问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的攻防方法.在本综述中,我们回顾了机器学习的安全和隐私问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归纳,同时明确了当前研究的优势和不足.最后,我们探讨了机器学习模型安全与隐私保护研究当前所面临的挑战以及未来潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动机器学习模型安全与隐私保护研究的发展和应用提供指导.     

机器学习中的隐私攻击与防御

大数据时代丰富的信息来源促进了机器学习技术的蓬勃发展,然而机器学习模型的训练集在数据采集、模型训练等各个环节中存在的隐私泄露风险,为人工智能环境下的数据管理提出了重大挑战.传统数据管理中的隐私保护方法无法满足机器学习中多个环节、多种场景下的隐私保护要求.分析并展望了机器学习技术中隐私攻击与防御的研究进展和趋势.首先介绍了机器学习中隐私泄露的场景和隐私攻击的敌手模型,并根据攻击者策略分类梳理了机器学习中隐私攻击的最新研究;介绍了当前机器学习隐私保护的主流基础技术,进一步分析了各技术在保护机器学习训练集隐私时面临的关键问题,重点分类总结了5种防御策略以及具体防御机制;最后展望了机器学习技术中隐私防御机制的未来方向和挑战.     

机器学习安全攻击与防御机制研究进展和未来挑战

机器学习的应用遍及人工智能的各个领域,但因存储和传输安全问题以及机器学习算法本身的缺陷,机器学习面临多种面向安全和隐私的攻击.本文基于攻击发生的位置和时序对机器学习中的安全和隐私攻击进行分类,分析和总结了数据投毒攻击、对抗样本攻击、数据窃取攻击和询问攻击等产生的原因和攻击方法,并介绍和分析了现有的安全防御机制.最后,展望了安全机器学习未来的研究挑战和方向.     

开启联邦学习的个性化时代：隐私、安全与效率的平衡探索

人工智能为公共和国防安全的发展和应用提供了巨大的机遇,然而国防安全数据包含了敏感的军事、情报和战略信息,一旦泄露或被滥用,可能对国家安全造成严重威胁,如何确保国防安全数据的隐私保护成为一项重要挑战。个性化联邦学习是近年来发展起来的一种新型的机器学习方法,它旨在通过将分布式的数据在本地进行训练和更新,从而实现在保护数据隐私的前提下提高本地模型的准确性和鲁棒性。与传统的中心化机器学习方法不同,个性化联邦学习允许不同数据拥有者之间共享模型的信息,而不是数据本身。这种方法已经在医疗、金融、物联网等领域得到了广泛的应用。本文从全局模型个性化和本地模型个性化两个方面分别介绍了个性化联邦学习的基本原理以及研究现状,总结了各个方法的优缺点,并讨论了现有方法的评价指标和常用数据集,最后展望了它在未来的发展前景。     

物联网取证综述

物联网时代的到来为人们带来极大的便利,但也使得网络攻击的范围更广,带来了新的网络空间安全威胁.海量的物联网设备保留了丰富的数字痕迹,可以洞悉人们在家中和其他场所的各种行为,这对于数字取证具有重要意义.针对物联网取证展开深入讨论,从物联网取证的兴起、发展和研究现状入手,进一步探讨数字取证模型、1-2-3区域方法模型、并行...     

大数据网络安全防御中人工智能技术的应用分析

如今,人工智能技术在各行各业中都得到了广泛的应用。而在大数据网络中,信息安全问题也一直是人们关注的重点。在大数据网络安全防御中采用人工智能技术,可以自动配置网络安全防御策略,提高网络安全的稳定性与可靠性。文章通过对人工智能技术在大数据网络安全防御中架构设计进行分析,探讨了人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用部署﹑架构等。