В этом разделе создается структура "Основные проблемы безопасности ИИ", которая разворачивается вокруг четырех взаимосвязанных измерений: Во-первых, систематическая сложность ландшафта угроз и структуры рисков, охватывающая цепочки атак, простирающиеся на четыре уровня данных-модели-приложения-системы, отравление цепочки поставок и загрязнение источника извлечения RAG, до сдвигов распределения и дефектов устойчивости в наихудшем случае в реальных условиях, с акцентом на передачу и усиление рисков на нескольких уровнях. Во-вторых, структурный разрыв в оценке и измерении безопасности, включая ограничения охвата состязательной оценки и оценки красной команды, реалистичные компромиссы между устойчивостью и полезностью, а также трудности в определении и аудите несанкционированного поведения в сценариях вызова инструментов. В-третьих, новые динамические риски, обусловленные LLM и AIGC, такие как стратегические и военизированные атаки галлюцинациями, "язык-в-действие" скачок атаки, усиленный экосистемой плагинов и инструментов, и скрытый захват, вызванный инъекцией длинного контекста и загрязнением памяти. В-четвертых, присущая напряженность между парадигмами защиты и механизмами управления, отраженная в узких местах стоимости и масштабируемости состязательного обучения и сертифицированной устойчивости, "невозможном треугольнике" между конфиденциальностью и производительностью в дифференциальной конфиденциальности и федеративном обучении, компромиссах удобства использования водяных знаков модели и управления интерфейсом, а также конфликтах и трудностях оперативной реализации между безопасностью, справедливостью, прозрачностью, объяснимостью и другими многомерными целями надежности в соответствии с нормативными требованиями, такими как GDPR/AI Act. Вся структура предназначена для того, чтобы подчеркнуть, что эти проблемы не существуют изолированно, а образуют динамически развивающуюся сеть рисков через связи данных, модели, системы и управления, требующую скоординированного ответа на трех уровнях: технической защиты, системы оценки и макроуправления.
Научная иллюстрация, изображающая: ```python import os impo...
![Научная иллюстрация, изображающая:
```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
# =========================
# Конфигурация
# =========================
class Config:
# ✅ Новая версия: Excel с точками скопления воды (добавлены кумулятивные осадки)
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'
# Результаты моделирования CA и географические данные
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
# Патч и выборка
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Порог глубины воды для отрицательных образцов: < 1 см
tile_size = 200 # Размер ячейки пространственно равномерной выборки отрицательных образцов (единица: ячейка сетки)
# Типы one-hot кодирования землепользования (можно настроить в соответствии с вашими фактическими данными)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Связанное с обучением
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)
