面向复杂多模态系统的对抗性攻击与可验证防御等

目录

课题一：面向复杂多模态系统的对抗性攻击与可验证防御

课题二：大语言模型的内生安全与价值观对齐理论

课题三：数据投毒攻击的主动免疫与自修复模型

课题四：高保真模型窃取与知识产权保护的博弈研究

课题五：开放世界下的AI智能体安全与持续对齐

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课题一：面向复杂多模态系统的对抗性攻击与可验证防御

• 研究背景： 当前的AI安全研究多集中于图像、文本等单模态模型。然而，未来的主流AI系统（如具身智能、自动驾驶、多模态大模型）是深度融合视觉、语言、音频、传感器信号的多模态系统。针对这类复杂系统的安全威胁和防御机制研究尚处于早期阶段。

• 核心科学问题：

  1. 跨模态攻击： 如何生成能欺骗多模态融合机制的对抗样本？例如，通过修改图像中的一个微小区域，同时导致视觉和语言描述两个模块的判断出错。

  2. 可迁移性研究： 针对一个模态（如文本）的攻击，如何有效地迁移到另一个模态（如图像）的决策上？

  3. 可验证鲁棒性： 如何为多模态系统设计可验证的防御，即在一定的扰动范围内，能够数学上严格证明模型不会被攻破？这将极大提升高安全性场景下的系统可靠性。

• 潜在价值与创新点： 率先建立起复杂多模态系统的对抗攻防理论框架，为下一代安全可靠的融合智能提供理论基础和实用工具。成果可发表于顶级安全会议（如 IEEE S&P, USENIX Security, CCS）和AI会议（如 NeurIPS, ICML, ICLR）。

课题二：大语言模型的内生安全与价值观对齐理论

• 研究背景： 现有的大语言模型安全主要依赖“外挂”式的安全护栏和指令微调，但这容易被“越狱”技术绕过。本课题旨在研究如何将安全和价值观内生于模型的底层推理机制中。

• 核心科学问题：

  1. 可控推理链： 能否设计一种新的模型架构或训练范式，使得模型的推理过程是可控且透明的？例如，让模型在生成回答时，显式地调用一个内部的“道德规范”或“安全准则”模块进行自我审查。

  2. 稳健的价值函数： 如何超越简单的“红队-蓝队”攻防，从理论层面定义一个“好”的价值观或目标函数，并使其在面对分布外或恶意输入时保持稳健？

  3. 逆价值学习： 如何从一个已被“越狱”的模型中，逆向推导出其被注入的“恶意指令”或价值偏差，从而实现对模型状态的诊断和修复？

• 潜在价值与创新点： 超越当前“打补丁”式的安全方案，从模型认知层面解决对齐问题，为构建真正可信、可靠、可控的通用人工智能奠定基础。这是一个高度交叉的领域，结合了机器学习、理论计算机科学、哲学和认知科学。

课题三：数据投毒攻击的主动免疫与自修复模型

• 研究背景： 数据投毒（特别是后门攻击）是AI生命周期中极具威胁的攻击方式。现有防御多为被动检测，且常陷入“道高一尺魔高一丈”的循环。本课题受生物免疫系统启发，探索主动防御新范式。

• 核心科学问题：

  1. 攻击的早期诊断： 能否在模型训练过程中，实时监测数据分布和梯度动态的微小异常，以实现对投毒攻击的早期预警？

  2. 模型自我修复： 当检测到潜在投毒时，模型能否在不依赖干净备份数据的情况下，启动“自我修复”机制，自动隔离并清除被污染的参数或神经元？

  3. 免疫记忆： 模型在经历一次特定类型的攻击并修复后，能否形成“免疫记忆”，从而对同家族的未来攻击产生先天抵抗力？

• 潜在价值与创新点： 将AI安全防御从静态、被动的模式，推向动态、主动、自适应的新阶段。研究成果可应用于联邦学习等无法完全控制数据来源的高风险场景。

课题四：高保真模型窃取与知识产权保护的博弈研究

• 研究背景： 通过模型API窃取知识产权是商业AI系统的重大威胁。现有研究对何为“高保真”窃取以及如何有效防御缺乏系统性的博弈论分析。

• 核心科学问题：

  1. 窃取极限理论： 在给定查询预算和黑盒访问权限下，窃取模型所能达到的性能上限是什么？这本质上是一个关于模型信息含量的信息论问题。

  2. 主动式防御与水印： 如何设计防御机制，使其不仅能干扰窃取（如返回误导性梯度），还能在窃取发生的模型中植入不可察觉的“水印”？一旦发现被盗模型，可通过触发水印来提供法律证据。

  3. 动态博弈： 将模型窃取与防御建模为一个动态博弈过程。防御方可以通过有策略地调整API返回结果，最大化窃取者的成本和不确定性，同时保证正常用户的体验。

• 潜在价值与创新点： 为AI模型的知识产权保护建立坚实的理论基础和实用的技术工具链，直接服务于AI产业化和商业化进程。

课题五：开放世界下的AI智能体安全与持续对齐

• 研究背景： 未来的AI智能体将在开放、动态的互联网环境中长期运行并自我学习。这带来了全新的安全挑战：智能体可能被恶意信息误导、其目标可能在执行中发生漂移。

• 核心科学问题：

  1. 分布外威胁检测： 在开放世界中，智能体如何实时识别其遇到的输入或情境是训练分布之外的，并可能构成安全威胁（如新型骗局、隐蔽的越狱指令）？

  2. 目标稳健性与腐蚀监测： 如何监测AI智能体的核心目标是否在执行过程中被逐渐腐蚀或篡改？例如，一个旨在“最大化用户价值”的智能体，如何避免堕落成“最大化用户点击”的智能体？

  3. 安全下的持续学习： 如何设计学习算法，使得智能体既能从新经验中学习成长，又不会学会有害的行为或覆盖其核心的安全准则？

• 潜在价值与创新点： 这是通向通用人工智能安全的必经之路。该研究将确保AI在复杂、真实的环境中能够长期安全、可控地运行，防止其行为失控或偏离设计初衷。