机器学习模型安全与隐私研究综述

机器学习模型安全与隐私研究总结

摘要：在大数据时代，深度学习、加强学习、分布式学习等理论技术的突破，为机器学习提供了强有力的数据和算法支持，促进了机器学习的规模和工业化发展然而，尽管机器学习模型在实际应用中表现良好，但它仍然面临着许多安全威胁机器学习在数据层、模型层和应用层面临的安全和隐私威胁多样化、隐蔽和动态演变机器学习的安全和隐私问题引起了学术界和工业界的广泛关注，大量学者从攻击和防御的角度对模型的安全和隐私进行了深入研究，并提出了一系列的攻防方法回顾机器学习的安全和隐私，系统总结和科学总结现有的研究工作，明确当前研究的优缺点最后，讨论了机器学习模型安全和隐私保护研究面临的挑战和未来的潜在研究方向，旨在为后续学者进一步促进机器学习模型安全和隐私保护研究的发展和应用提供指导

关键词:机器学习；病毒攻击；对抗样例；模型隐私；人工智能安全；

文章目录

1机器学习中的CIA模型

2.数据安全风险和保护

2.1病毒攻击

2.2防御方法

3.模型安全风险及保护

3.1对抗样例理论研究

3.2对抗样例攻击方法

3.2.1计算机视觉

3.2.2自然语言处理

3.2.3音频处理

3.2.4图数据处理

总结3.2.5攻击方法

3.3对抗样例防御方法

3.3.1图像预处理与特征变换

3.3.2隐藏安全

3.3.3影响决策界限

3.3.4检测型防御

3.3.5鲁棒优化

3.3.6基于博弈论

4模型隐私风险及保护

4.1窃取训练数据

4.2模型提取

4.3隐私保护方法

4.3.1基于差分隐私的数据隐私保护

4.3.2基于密码学的模型隐私保护

5研究难点和未来挑战

5.1数据可信处理和隐私保护

5.2对抗攻防游戏

5.3模型风险量化评估

6结束语