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数智时代下人工智能安全风险的应对

引言

未来，人工智能系统将能够自我监控、自我修复和自我保护，借助深度学习、强化学习等技术，建立起更加智能化和高效的安全防御机制。这种自动化防御机制可以实时检测和防御各种类型的安全威胁，如异常行为检测、攻击模式识别等，从而提升人工智能系统的安全性。

AI系统的训练和优化依赖于大量的数据集，然而这些数据集如果存在偏见或不准确性，可能导致AI系统作出不公正的决策。深度学习模型的黑箱特性使得其决策过程对外界而言变得不透明，这一不透明性加剧了数据安全的隐患。

随着人工智能技术的不断发展，攻击者也在不断创新攻击手段。这些攻

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