Esta seção constrói um framework de "Desafios Centrais da Segurança em IA", que se desdobra em torno de quatro dimensões interligadas: Primeiro, a complexidade sistemática do cenário de ameaças e da estrutura de risco, abrangendo desde cadeias de ataque que se estendem pelas quatro camadas de dados-modelo-aplicação-sistema, envenenamento da cadeia de suprimentos e poluição da fonte de recuperação RAG, até desvios de distribuição e defeitos de robustez no pior caso em ambientes do mundo real, enfatizando a transmissão e amplificação de riscos em múltiplas camadas. Segundo, a lacuna estrutural na avaliação e medição de segurança, incluindo as limitações de cobertura da avaliação adversarial e da avaliação de red team, as trocas realistas entre robustez e utilidade, e a dificuldade em definir e auditar comportamentos não autorizados em cenários de chamada de ferramentas. Terceiro, novos riscos dinâmicos impulsionados por LLM e AIGC, como ataques de alucinação estrategizados e transformados em armas, o salto de ataque "linguagem para ação" amplificado pelo ecossistema de plug-ins e ferramentas, e o sequestro latente causado pela injeção de contexto longo e contaminação de memória. Quarto, a tensão inerente entre paradigmas de defesa e mecanismos de governança, refletida nos gargalos de custo e escalabilidade do treinamento adversarial e da robustez certificada, o "triângulo impossível" entre privacidade e desempenho em privacidade diferencial e aprendizado federado, as trocas de usabilidade da marca d'água do modelo e da governança da interface, e os conflitos e dificuldades de implementação operacional entre segurança, justiça, transparência, explicabilidade e outros objetivos multidimensionais de confiabilidade sob requisitos regulatórios como GDPR/AI Act. O framework completo tem como objetivo destacar que esses desafios não existem isoladamente, mas formam uma rede de risco em evolução dinâmica através de links de dados, modelo, sistema e governança, exigindo uma resposta coordenada nos três níveis de defesa técnica, sistema de avaliação e macro governança.
```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
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# Configuração
# =========================
class Config:
# ✅ Nova versão: Excel dos pontos de acúmulo de água (adicionado precipitação 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 da simulação CA & dados 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
# Patch & Amostragem
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Limiar de profundidade da água para amostra negativa: < 1cm
tile_size = 200 # Tamanho do tile para amostragem espacial uniforme de amostras negativas (unidade: célula da grade)
# Tipos de one-hot encoding de uso do solo (pode ser ajustado de acordo com seus dados reais)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado ao treinamento
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)
