Cette section construit un cadre des "Défis fondamentaux de la sécurité de l'IA", qui se déploie autour de quatre dimensions imbriquées : Premièrement, la complexité systématique du paysage des menaces et de la structure des risques, allant des chaînes d'attaque couvrant les quatre couches données-modèle-application-système, de l'empoisonnement de la chaîne d'approvisionnement et de la pollution de la source de récupération RAG, aux décalages de distribution et aux défauts de robustesse dans le pire des cas dans les environnements réels, soulignant la transmission et l'amplification des risques à travers plusieurs couches. Deuxièmement, le fossé structurel dans l'évaluation et la mesure de la sécurité, y compris les limitations de couverture de l'évaluation contradictoire et de l'évaluation par équipe rouge, les compromis réalistes entre robustesse et utilité, et la difficulté à définir et à contrôler les comportements non autorisés dans les scénarios d'appel d'outils. Troisièmement, les nouveaux risques dynamiques induits par les LLM et l'AIGC, tels que les attaques d'hallucination stratégisées et militarisées, le saut d'attaque "langage-action" amplifié par l'écosystème de plug-ins et d'outils, et le détournement latent causé par l'injection de contexte long et la contamination de la mémoire. Quatrièmement, la tension inhérente entre les paradigmes de défense et les mécanismes de gouvernance, reflétée dans les goulets d'étranglement des coûts et de l'évolutivité de l'entraînement contradictoire et de la robustesse certifiée, le "triangle impossible" entre la confidentialité et la performance dans la confidentialité différentielle et l'apprentissage fédéré, les compromis d'utilisabilité du filigrane de modèle et de la gouvernance de l'interface, et les conflits et les difficultés de mise en œuvre opérationnelle entre la sécurité, l'équité, la transparence, l'explicabilité et d'autres objectifs de fiabilité multidimensionnels en vertu d'exigences réglementaires telles que le RGPD/AI Act. L'ensemble du cadre vise à souligner que ces défis n'existent pas de manière isolée, mais forment un réseau de risques en évolution dynamique à travers les liens de données, de modèle, de système et de gouvernance, nécessitant une réponse coordonnée aux trois niveaux de la défense technique, du système d'évaluation et de la macro-gouvernance.
```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
# =========================
# Configuration
# =========================
class Config:
# ✅ Nouvelle version : Excel des points d'accumulation d'eau (ajout de la pluviométrie cumulée)
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'
# Résultats de la simulation CA et données géographiques
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
# Patch & Échantillonnage
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Seuil de profondeur d'eau pour les échantillons négatifs : < 1cm
tile_size = 200 # Taille de la tuile d'échantillonnage spatial uniforme pour les échantillons négatifs (unité : cellule de grille)
# Types d'encodage one-hot de l'occupation du sol (peut être ajusté en fonction de vos données réelles)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Lié à l'entraînement
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)
