13、人工智能硬件系统的安全保障

人工智能硬件系统的安全保障

1. 人工智能系统概述

随着深度学习在语音识别和模式识别领域取得突破，基于机器学习的人工智能成为学术界和工业界的热门技术趋势。当前讨论的人工智能主要基于机器学习，最初由算法和数据驱动，用于解决模式识别、自然语言处理和决策等问题。后来，并行硬件和可扩展软件系统的显著进展，使人工智能能够处理“大数据”并解决实际问题。在构建强大的人工智能系统时，涉及数据存储、移动应用、智能传感器、物联网和新型计算机架构等多个领域。成功的人工智能系统有望极大地推动当前的工业生产和商业活动，并催生新的产业和社会服务，如无人驾驶车辆、智慧城市和自动决策系统。

由于开发者能够构建先进的机器学习系统来处理大量数据，因此需要半导体设备进行匹配，包括短期和长期存储器、逻辑电路和网络设备。为了加速特定人工智能应用的数据处理，高度定制的芯片设计也备受期待。根据人工智能系统不同阶段的具体任务，所需的设备也会有所不同。对于这些应用，人工智能系统的可靠性和安全性至关重要，因为关键系统故障可能导致巨大的财产损失甚至严重的人员伤亡。

1.1 神经网络系统示例

以一个简单的神经网络为例，它由输入层、隐藏层和输出层三层组成。每层包含多个节点，输入节点的值从输入数据中获取，如 (x_1)、(x_2) 和 (x_3)；隐藏节点的值标记为 (z_1) 到 (z_4)，输出为 (y_1)、(y_2) 和 (y_3)。相邻层节点之间的连接用权重 (w) 表示，例如 (x_3) 和 (z_2) 之间的连接表示为 (w_{32})。节点的值可以根据前一个节点的值和连接的权重进行计算，公式如下：
- (z_2 = x_1 · w_{x1,z2} + x_2 · w_{x2,z2} + x