프롬프트 설명
이 섹션에서는 "AI 보안 핵심 과제" 프레임워크를 구축하며, 이는 네 가지 상호 연관된 차원을 중심으로 전개됩니다. 첫째, 데이터-모델-애플리케이션-시스템 네 계층에 걸친 공격 체인, 공급망 오염 및 RAG 검색 소스 오염부터 실제 환경에서의 분포 이동 및 최악의 경우의 견고성 결함에 이르기까지 위협 환경과 위험 구조의 체계적인 복잡성을 강조하며, 여러 계층에 걸쳐 위험의 전파 및 증폭을 강조합니다. 둘째, 적대적 평가 및 레드팀 평가의 포괄 범위 제한, 견고성과 유용성 간의 현실적인 절충, 도구 호출 시나리오에서 무단 행위의 정의 및 감사의 어려움을 포함하여 보안 평가 및 측정의 구조적 격차를 다룹니다. 셋째, LLM 및 AIGC에 의해 주도되는 새로운 동적 위험으로, 전략화되고 무기화된 환각 공격, 플러그인 및 도구 생태계에 의해 증폭된 "언어-행동" 공격 도약, 긴 컨텍스트 주입 및 메모리 오염으로 인한 잠재적 하이재킹 등이 있습니다. 넷째, 적대적 훈련 및 인증된 견고성의 비용 및 확장성 병목 현상, 차등 개인 정보 보호 및 연합 학습에서 개인 정보 보호와 성능 간의 "불가능한 삼각형", 모델 워터마킹 및 인터페이스 거버넌스의 사용성 절충, GDPR/AI Act와 같은 규제 요구 사항 하에서 보안, 공정성, 투명성, 설명 가능성 및 기타 다차원적 신뢰성 목표 간의 충돌 및 운영 구현의 어려움에 반영된 방어 패러다임과 거버넌스 메커니즘 간의 내재적 긴장을 다룹니다. 전체 프레임워크는 이러한 과제가 고립적으로 존재하는 것이 아니라 데이터, 모델, 시스템 및 거버넌스 링크를 통해 역동적으로 진화하는 위험 네트워크를 형성하며, 기술적 방어, 평가 시스템 및 거시적 거버넌스의 세 가지 수준에서 조율된 대응이 필요함을 강조하기 위한 것입니다.
![```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
# =========================
# 구성
# =========================
class Config:
# ✅ 새로운 버전: 빗물 축적 지점 엑셀 (누적 강우량 추가)
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'
# CA 시뮬레이션 결과 & 지리 데이터
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
# 패치 & 샘플링
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 음성 샘플 수심 임계값: < 1cm
tile_size = 200 # 음성 샘플 공간 균등 샘플링 타일 크기 (단위: 그리드 셀)
# 토지 이용 원-핫 인코딩 유형 (실제 데이터에 따라 조정 가능)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 훈련 관련
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)
