AI人工智能数据安全的攻防策略

AI人工智能数据安全的攻防策略：数字世界的智能守护战

1. 引入与连接：当智能遇上脆弱

开场故事：2023年，一家领先的AI医疗公司遭遇了前所未有的数据 breach——黑客不仅窃取了10万患者的敏感医疗记录，更通过逆向工程提取了其诊断AI模型的核心参数。这次攻击造成的损失不仅是数亿美元的赔偿，更是公众对AI医疗信任的崩塌。

与你相关：当你使用语音助手记录私人想法，或健康APP分析你的医疗数据时，这些AI系统正在构建关于你的数字画像。这些数据宝藏既是AI智能的源泉，也是黑客觊觎的目标。

学习价值：在AI驱动的世界里，数据安全已不再是IT部门的专属责任，而是每个数据创造者和使用者的必备素养。本指南将带你从攻防双重视角，构建AI数据安全的完整认知框架。

探索路径：我们将从AI数据安全的基础概念出发，深入攻击技术与防御策略，最终掌握构建AI安全体系的实践方法。

2. 概念地图：AI数据安全的全景图

核心概念图谱

AI数据安全
├── 数据生命周期安全
│   ├── 数据采集安全
│   ├── 数据存储安全
│   ├── 数据传输安全
│   ├── 数据处理安全
│   └── 数据销毁安全
├── AI特有安全风险
│   ├── 模型窃取与逆向工程
│   ├── 对抗性攻击
│   ├── 数据投毒
│   ├── 模型投毒
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