Esta sección construye un marco de "Desafíos Centrales de la Seguridad de la IA", que se desarrolla en torno a cuatro dimensiones entrelazadas: Primero, la complejidad sistemática del panorama de amenazas y la estructura de riesgos, que abarca desde cadenas de ataque que abarcan las cuatro capas de datos-modelo-aplicación-sistema, el envenenamiento de la cadena de suministro y la contaminación de la fuente de recuperación RAG, hasta cambios de distribución y defectos de robustez en el peor de los casos en entornos del mundo real, enfatizando la transmisión y amplificación de riesgos a través de múltiples capas. Segundo, la brecha estructural en la evaluación y medición de la seguridad, incluyendo las limitaciones de cobertura de la evaluación adversarial y la evaluación de equipos rojos, las compensaciones realistas entre robustez y utilidad, y la dificultad para definir y auditar el comportamiento no autorizado en escenarios de llamada a herramientas. Tercero, nuevos riesgos dinámicos impulsados por LLM y AIGC, como ataques de alucinación estrategizados y convertidos en armas, el salto de ataque "lenguaje a acción" amplificado por el ecosistema de complementos y herramientas, y el secuestro latente causado por la inyección de contexto largo y la contaminación de la memoria. Cuarto, la tensión inherente entre los paradigmas de defensa y los mecanismos de gobernanza, reflejada en los cuellos de botella de costo y escalabilidad del entrenamiento adversarial y la robustez certificada, el "triángulo imposible" entre privacidad y rendimiento en la privacidad diferencial y el aprendizaje federado, las compensaciones de usabilidad del marcado de agua del modelo y la gobernanza de la interfaz, y los conflictos y las dificultades de implementación operativa entre seguridad, equidad, transparencia, explicabilidad y otros objetivos de confiabilidad multidimensionales bajo requisitos regulatorios como GDPR/AI Act. Todo el marco tiene como objetivo destacar que estos desafíos no existen de forma aislada, sino que forman una red de riesgo en evolución dinámica a través de enlaces de datos, modelos, sistemas y gobernanza, lo que requiere una respuesta coordinada en los tres niveles de defensa técnica, sistema de evaluación y macro gobernanza.
```python import os import re import numpy as np import pand...
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Configuración
# =========================
class Config:
# ✅ Nueva versión: Excel de puntos de acumulación de agua (se añadió la precipitación acumulada)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# Resultados de la simulación CA y datos geográficos
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Parche y Muestreo
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Umbral de profundidad del agua para muestras negativas: < 1cm
tile_size = 200 # Tamaño de la celda para el muestreo espacial uniforme de muestras negativas (unidad: celda de la cuadrícula)
# Tipos de codificación one-hot de uso del suelo (se pueden ajustar según sus datos reales)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado con el entrenamiento
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
