人工智能安全：从治理框架到技术防御的全方位思考

1. 引言

人工智能（AI）技术的广泛应用在推动社会进步的同时，也带来了前所未有的安全风险。从数据隐私保护、模型鲁棒性到AI 武器化等问题，AI 安全已成为国家、企业和个人关注的焦点。与传统信息安全不同，AI 安全涉及模型训练数据、推理过程、决策透明性等多个层面，因此需要构建全方位的 AI 安全防御体系。

本篇文章将从AI 安全治理框架、技术防御手段以及未来趋势三个角度，探讨如何构建更加安全、可信的人工智能系统。

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2. AI 安全的治理框架

2.1 AI 安全治理的必要性

当前，AI 已广泛应用于自动驾驶、金融风控、医疗诊断、军事防御等关键领域，甚至影响国家安全。没有合理的治理框架，AI 可能成为社会不稳定的催化剂，甚至被用于恶意攻击、假新闻传播、金融欺诈等。

2.2 主要国家与组织的 AI 安全治理框架

（1）欧盟的《人工智能法案》（EU AI Act）

• AI 风险分级：按照 AI 的潜在危害性，分为低风险、高风险和禁止级别 AI。

• 透明性要求：所有高风险 AI 需具备可解释性，并接受监管机构的审核。