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面向自适应安全防御的人工智能风险管理框架
前言
未来,随着隐私保护意识的不断提升,相关技术将得到进一步发展。比如,差分隐私技术和同态加密技术将在数据收集、存储和处理过程中发挥更重要的作用。这些技术能够在保证数据隐私和安全的前提下,实现人工智能模型的训练和优化。随着技术的不断成熟,隐私保护将不再是人工智能应用的瓶颈。
随着人工智能技术的广泛应用,数据安全问题日益突出。人工智能依赖大量的数据进行训练和优化,其中包括用户的个人信息、行为数据及敏感数据等。这些数据的收集、存储、处理和传输过程中,存在被窃取、泄露、滥用的风险。一旦数据受到威胁,不仅会侵犯
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