人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述

摘要：

关键词: 人工智能；数据安全；隐私泄露；隐私保护

1 引言

人工智能领域正迎来快速发展的新机遇。其一，在多个经典的机器学习领域中实现了重大突破。其二是基于成熟的大数据处理技术和海量数据基础上积累了足够的数据资源。其三是硬件计算能力得到了显著提升。这些关键因素共同推动了人工智能技术在自动驾驶、图像识别和语音识别等领域的广泛应用，并加速了传统行业的智能化进程。

我国已广泛应用于多个领域的人工智能技术，在电子商务领域这些技术主要应用于用户的消费行为分析以及网络流量统计等方面，在智能出行方面则主要用于路径规划与司机乘客行为检测，在金融行业则执行高频交易与异常事件识别等功能，在网络安全方面则作为辅助手段参与数据安全测试工作以提高异常事件识别效率 2017年我国政府工作报告首次明确提及人工智能相关的内容

当前大多数现实世界的机器学习任务属于计算密集型业务模式，在线平台通常需要投入大量算力资源与存储资源才能完成数据建模过程以及相关预测分析工作。因此，在云计算时代背景下，像亚马逊、谷歌与微软等主要云计算服务提供商往往会通过构建机器学习服务产品来缓解企业级存储与算力使用成本问题。这些服务提供商不仅为用户提供标准化的训练平台与API接口支持，还为企业客户提供了基于预先训练好的模型进行快速推理调用的服务接口。一般来说，在线模型训练与推理服务提供方会对用户的查询行为按照每次查询次数进行计费

尽管人工智能技术正以飞快的速度发展

为了保护人工智能模型相关信息的安全性, 云计算服务提供商将自身系统的安全性作为首要保障, 仅提供一个服务接口以满足用户体验, 这一设计确保了参与者无法获取到系统中的原始数据. 然而, 近年来针对人工智能系统安全性的恶意行为依然频繁发生. 研究发现, 在深度学习过程中产生的相关计算结果包括输出向量、权重参数以及梯度信息等, 这些数据可能会泄露训练样本中的敏感信息或是影响模型本身的属性参数. 更令人担忧的是, 这些关键数据往往难以被外界获取, 特别是当某些系统的输出结果向量受到关注时. 这使得人工智能系统的数据泄露问题难以完全规避. 具体而言, 模型逆向推断攻击使得不接触原始训练数据的情况下仍可利用输出结果进行推断; 成员推断攻击则通过分析输出结果判断特定样本是否存在于训练集中. 这类行为只需通过与系统交互即可完成. 在实际应用场景中, 一旦发生此类信息窃取行为将会导致严重的隐私泄露风险: 比如说, 面 toward 模型识别系统的输出结果可能会被用于重建训练样本或是预测未见样本的数据; 此外, 攻击者还可能通过获取输出结果来反向工程出系统的参数配置进而造成经济损失

此外，在分布式机器学习技术的发展背景下以及相关技术的进步中，attackants may increasingly become integral participants in the model training process. 一般来说，在联邦学习体系中参与者无法获知彼此的输入数据等隐私信息；然而由于attackants能够获取到模型在训练过程中的输出、model parameters以及gradients这些关键信息；因此这极大地提升了attackants的实力；从而使得attackants窃取其他参与者private data变得更加可行。 这一情况将对distributed machine learning technology的发展产生严重制约。

近年来的研究者们探索了多种策略以抵御针对AI技术的隐私威胁。通过优化模型架构并注入可控噪声的方式主动应对潜在的安全漏洞，并结合差分隐私等先进技术能够有效防止特定范围内的信息泄露风险

本文旨在阐述当前关于数据推断攻击的研究进展，并就多种典型技术路径展开详细讨论。同时阐述针对这些不同类型的防御策略与技术手段，在现有研究成果的基础上提出了一种新型方法学框架：该方法能够有效抵御特定类型的数据推断威胁，并在保证数据隐私的同时实现分类性能的有效提升

2 AI数据与隐私泄露

在训练与应用深度学习模型的过程中，使用的数据及模型参数均面临着被泄露的可能性。依据攻击者所利用的不同类型的输出信息来源，则可将这类推断攻击划分为基于输出数据泄露与基于梯度更新两种类型。

2.1 基于模型输出的数据泄露

模型输出被称为机器学习系统运行后的结果。例如，在分类任务中时序序列被输入到系统后会生成预测值作为分类器的工作结果或者回归器的工作结果会生成预测值作为连续变量的结果。研究表明，在实际应用过程中这些系统的运行结果隐含着原始的数据特征与重要性关系的信息攻击者能够通过分析系统的运行结果来逆向获取两种关键的数据信息其中主要包括两种关键的数据信息一是系统自身存储的参数配置二是参与训练或测试的数据样本

（1）模型窃取

黑盒模型信息窃取恶意行为（model extraction attack）是一种专门针对收集系统核心数据特征的技术手段。该过程通过主动发起查询请求来获取目标系统的运行结果，并推断出目标决策边界。对于这类被侵入的系统而言，在通常情况下都需要投入大量的人力物力资源进行构建工作，在拥有者看来具有很高的经济价值。一旦其关键数据或功能信息被泄露出去，则可能引发入侵者利用付费服务或开展第三方业务活动从而获取额外收益的机会，并严重威胁到相关权利人的利益保障情况。更为严重的是，在遭受此类攻击后，入侵者还能够进一步运用白盒对抗样本实现对在线服务系统的欺骗性操作，在这种情况下相关系统的安全性将会得到显著降低甚至完全丧失。例如，在针对亚马逊和谷歌等在线AI分类系统展开的黑盒对抗攻击中，研究者仅依赖极少量样本就可完成对该恶意行为策略的学习与掌握，并基于获取到的目标替代系统生成相应的对抗样本序列。采用这种方法生成的数据样本不仅数量庞大且类型丰富，在实际应用中也展现出极佳的数据通用性特征——当应用于亚马逊的人工智能分类任务时可获得高达96.19%的成功识别率，在处理谷歌的人工智能分类任务时同样能实现88.94%的成功识别效果。

目前大多数AI技术供应商的服务模式如下：功能模型通常部署于安全云端服务器上，并通过API向客户端提供付费查询服务。客户只能使用预定义API输入查询样本并获取预测结果。然而攻击者即使仅利用预测结果的信息，在一定情况下也可以通过查询手段窃取服务端的模型。具体而言可以将这类攻击划分为以下三种类型：方程求解攻击；元模版图侵入；替代模版图技术。

Equation-solving Attack是一种主要针对支持向量机（SVM）和其他传统机器学习方法的模型窃取攻击手段。实施这一攻击手段时需要掌握目标系统的具体类型、内部架构以及所使用的训练数据集等关键信息。随后建立相应的数学方程组，并利用这些方程组推导出目标模型的具体参数值。攻击者通常会首先收集与目标模型相关的算法架构以及运行机制；在此基础上还可进一步提取传统机器学习算法中的超参数设置。值得注意的是，在这种情况下还能够破解损失函数中loss项与regularization项的比例关系以及其他相关超参数设置；然而由于这一过程通常依赖于对手掌握大量系统内建信息的前提条件因此这种方法目前尚无法广泛应用于现代复杂的人工智能系统如深度神经网络体系结构中

基于Meta-model的model inversion机制是一种先进的安全威胁评估方法。其核心理念是通过训练一个辅助的meta model Φ(·)，以预测目标网络的关键属性特征。具体而言，在该(meta model)的学习过程中所使用的输入样本是目标网络在特定任务数据集X上的输出结果f(X)，而该(meta model)的学习输出则由函数Φ(f(X))决定，并最终用于推断出目标网络的关键属性特征。因此，在构建该(meta model)的过程中，攻击者需自行获取一组与目标对象功能相似的不同类别的网络实例，并从这些实例中提取其在各自特定数据集上的输出结果作为(meta model)的学习数据来源。然而由于这一学习过程对计算资源的要求较高，并且现有的研究工作主要集中在针对MNIST等单一领域任务的数据集上进行实验验证

目前广泛采用的一种攻击手段是基于替代模型的模型窃取技术。这种技术的核心在于无需掌握目标模型的具体架构便能进行操作。具体而言，在不知道目标系统的详细信息的情况下，攻击者通过向目标系统发送特定样本来获得预测结果，并利用这些结果构建带标签的数据集来进行本地训练工作。经过大量迭代优化后，在一定程度上模仿了目标系统的功能特性。值得注意的是，在选择替代模型时通常会优先考虑VGG、ResNet等深度学习框架中的主流网络结构（如VGG-16、ResNet-50等），这类网络架构均具备较强的泛化能力以适应不同场景的需求

与传统的Equation-solving Attack方法相比，在这种方案中攻击者并不了解目标系统的具体设计细节；其主要目的在于模仿目标系统的行为模式而非提取其内部参数信息；因此尽管两者的最终目的看似相似但实现路径却存在显著差异

为了更高效地完成这一模仿过程通常会要求生成大量具有代表性的样本用于训练工作；然而现实中由于数据获取成本较高且对抗样本往往容易引起被保护系统的警报机制因而导致这一过程往往面临较大的挑战

针对上述问题研究者们提出了一种改进方案即通过数据增强技术来提升训练效果；这种方法能够使原始样本更好地反映出系统的关键特征进而提高整体仿真的准确性

此外还有研究表明即便不依赖于任务相关的数据也能取得不错的效果；这些发现进一步验证了利用无关领域数据构建训练集的有效性

综合以上分析研究者们提出了一个较为合理的策略即根据任务需求合理搭配任务相关的数据集与无关的数据集之间的组合策略

（2）隐私泄露

基于机器学习算法得出的结果通常包含了模型对样本进行推理时所获得的关键信息。在不同应用场景下，这些预测结果所蕴含的意义也会有所差异。例如，在图像分类问题中，模型输出了一个向量序列，其中每个分量代表了测试样本属于某一特定类别的可能性大小。值得注意的是，在这一过程中产生的中间结果已经被证明具有重要的实用价值。研究者指出，在当前广泛应用的人脸识别技术方案中（如基于softmax回归、多层感知机以及自编码器网络等），通过分析黑盒模型输出中的置信度等指标能够帮助恢复训练数据中的面部特征。他们认为这些置信度信息同样包含着输入数据的重要特征，并可以作为评估输入数据恢复攻击效果的重要依据。研究者将这一逆向攻击问题建模为一个优化过程，并设定优化目标是使逆向生成的数据经过目标模型推断后与真实数据之间的差异最小化。

成员推断攻击（membership-inference attack）是一种更容易实现的攻击类型。它指的是攻击者试图判断某个待测样本是否属于目标模型训练所使用的数据集，并以此获取样本的归属关系信息。例如说，在一个医疗诊断模型中如果一个公司收集了患者的医疗记录作为训练数据那么攻击者希望能确定某位个体的数据是否存在于此集合中若存在则就意味着该人可能被包含在该公司的医疗数据库中这将带来对用户隐私信息的巨大威胁。
在目标模型的训练集中那些被用来构建模型的数据被称为成员数据而那些未被使用的则被称为非成员数据值得注意的是由于攻
**击者通常不具备目标模型的具体细节因此在实际操作中他们只能在黑盒场景下进行成员推断攻击

2017年, Shokri及其团队首次提出了成员推断攻击的概念。通过大量实验研究,他们完成了这一攻击在黑盒环境下的系统设计工作。其原理在于机器学习模型在处理成员数据与非成员数据时的预测结果存在显著差异,只要能够识别出这种预测结果之间的显著差异,就可以实施有效的成员推断攻击。然而,在黑盒环境下,从目标模型中只能获得预测向量这一信息,而在实际应用场景中,由于企业对于用户的使用限制,无法获取足够多样本的预测向量进行分析。此外,即使直接利用不同样本间的分布特性进行训练,也难以实现可靠的攻击效果。因此,Shokri等团队采用了与目标网络架构相似的设计方案,并构建了一个与目标数据集具有相同分布特性的shadow数据集。随后针对每一类样本构建了多个shadow模型,从而实现了对预测向量进行增强的效果,最终获得了足够的预测向量用于训练攻击模型完成黑盒环境下的成员推断攻击任务。

在成员推断攻击技术的发展历程中，在目标模型对成员数据与非成员数据输出预测向量存在显著差异的情况下（即成员数据预测向量分布更为集中而非成员数据预测向量分布较为平缓），这种差异性与模型的过拟合程度具有密切关联关系（亦即成员推断攻击与其过拟合程度之间存在密切联系）。在此研究领域内Yeom等人深入探讨了过拟合对成员推断攻击的影响机制，并通过理论分析和实验验证表明：模型的过拟合程度越强，则其泄露训练集成员关系信息的可能性越大；然而同时他们也指出：过拟合并非导致模型易受成员推断攻击影响的唯一因素，在某些情况下即使具备较弱过拟合能力的模型也可能面临此类攻击威胁。随后Ashamed等人进一步完善了黑盒场景下的成员推断攻击方法：他们在2019年提出了一种改进型的攻击方案，在大幅降低实施该攻击所需成本的同时并未牺牲其攻击效果（与Shokri等人相同的实验结果），并更清晰地揭示了这一类攻击的本质特征即目标模型输出向量间的差异主要体现在预测向量的整体集中度上）。他们还提出了三种具体方法以不断降低成员推断攻击部署的成本：第一种方法通过对目标模型输出向量进行降序排列使得不同类别样本输出呈现一致规律即可避免数据增强过程从而减少所需影子模型数量同时无需了解目标模型的具体架构只需采用基础网络结构（如CNN或Logistic回归）以及随机森林等基本组件构建影子模型即可；第二种方法则提出了基于分布异源数据的数据迁移攻击策略即利用与目标模型训练集分布不同的新数据集训练影子模型最终获得的分类器同样能够实现对目标模型样本归属关系的推断并保持与原有方案相当高的攻击效果；第三种方法则引入阈值选择策略通过设定一个阈值_T_只要某一测试样本预测概率最大值超过_T_则判定该样本为来自目标模型的原始数据否则归类为非目标样本这一策略不仅简化了影子分类器的设计过程还能有效提升分类器识别性能

随着研究者们对成员推断攻击领域的深入探索, 一些特性逐渐被揭示. 比如, Song 等研究者发现, 在引入对抗样本作为防御手段后, 机器学习模型泄露成员隐私的风险有所提升. 这表明, 在提高对抗样本安全性的同时, 并会增加泄露成员数据隐私的风险. 此外, Salem 等人将这种攻击拓展到了在线学习领域. 他们在模型完成在线学习任务后, 通过比较前后模型对同一数据集预测结果的变化来判断是否存在目标数据集中的特定样本. 进一步地, Nasr 等人研究了白盒场景下的情况. 他们通过分析梯度变化特征来识别目标数据集中存在的样本. 这种方法较之前的研究更具优势, 不仅能够绕过更多防御手段, 而且还能实现较高的攻击效率. 最终, Leino 等人进一步优化了白盒场景下的成员推断攻击方法.

2.2 基于梯度更新的数据泄露

梯度更新是指模型在每次参数优化过程中根据计算出的梯度来调整参数，在这一过程中所生成的每一个新梯度都可能包含一定量的隐私信息。这种梯度交换通常仅在分布式训练场景中发生，并且只有当多个主体分别拥有不同的数据集时才会进行这种交互操作。每个主体仅使用自身数据完成当前模型的学习任务，并通过将本地更新后的参数传递给其他主体或中央服务器来实现协作学习过程中的知识共享。为了保证系统的安全性，在整个协作过程中中央服务器不会掌握任何其他主体的具体训练数据信息。然而即便是在最严格的数据保护机制下依然存在风险，在最近的一场机器学习与信息安全国际会议上研究人员提出了通过利用模型参数更新来恢复他人训练数据的研究方法。Melis等研究者发现如果能在攻击模型中巧妙地利用其他用户的最新迭代结果作为输入特征则能够推测出这些用户的某些属性信息；此外还有研究者提出了一种基于对抗生成网络的新方法能够在不泄露真实标签的情况下重建他人的原始训练样本；其中一种创新性的工作作者并未采用传统的生成模型而是通过模拟图片像素的变化来模仿真实的数据分布特性并最终实现了与真实样本几乎相同的对抗传播效果

3 AI数据与隐私保护

为了解决AI训练及测试过程中可能带来的隐私泄露问题，在上述三个具体方面——即由于训练阶段对模型参数的更新而导致的训练数据信息泄漏以及测试阶段对用户查询结果的返回所引发的数据泄漏之外，在正常运行中也会造成直接的数据leakage问题。学术界与工业界通过多种途径均致力于解决这一问题。

当AI模型未遭受直接攻击而正常运行时，在其训练与应用过程中所释放的信息可能会造成数据隐私的间接泄露。针对此类潜在风险的应对措施主要包括：尽量减少或模糊交互过程中包含的有效信息而不影响模型性能；具体可采用以下几种防护策略：一是通过优化模型架构以降低对不同样本敏感性的影响；二是通过对其输出及参数更新等交互数据进行相应的调整以破坏潜在的有效信息；三是通过实时监控并识别异常行为从而有效阻止恶意查询行为以防止数据泄露

3.1 模型结构防御

面向模型的防御措施是通过对模型结构进行适当修改的方式得以实施，在此过程中可有效降低模型泄露信息的风险以及减少过拟合现象的发生程度从而实现对模型泄露与数据泄露的有效防护研究者Fredrikson等人提出了一种针对决策树目标模型的具体防御策略即通过调节样本敏感特征的优先级高低在决策树根节点与叶子节点层级上实施这种调整可显著提升对member inversion攻击的防御效果其中当敏感属性位于决策树根节点时能够达到最佳的防御效果此外研究者Shokri等人以及Ahmed等人建议可以在目标模型中引入Dropout层以增强网络的正则化能力或者采用model stacking的方法将不同种类的元学习器进行集成汇总另外还可以在目标模型中添加适当的正则化项以进一步优化网络性能这些方法均经过实验验证显示能够在一定程度上减少member inference攻击的成功率随后研究者Nasr等人提出了一种基于对抗学习框架的新型防御策略其核心观点在于通过计算当前模型在member inference攻击下的抗性成功率并将这一数值作为新的正则项加入到损失函数当中利用MIN-MAX对抗训练的方式最终能够训练出一个具有较高分类准确率的同时其member inference攻击的成功率存在理论上限界实验结果表明该防御方法能够在保证member inference攻击成功率维持在较低水平的同时有效提升分类器的整体性能

此外，在MIASec开发过程中（Wang等团队）提出了一个创新的方法论框架，在该框架下可以通过对训练数据在目标模型的关键特征上实施特定修改的方式（即针对关键特征进行有目的地调整），从而实现以下双重目标：一方面使得模型对成员数据与非成员数据的预测向量分布之间的区分度降低；另一方面使得模型输出与输入之间的关联性得到显著减弱。基于前述背景知识，在模型逆向攻击中存在两个主要问题：首先是在输出层生成器中包含了原始训练样本的信息；其次是在输出层生成器与输入层生成器之间存在信息传递通道的存在（即输出层生成器能够反映输入层生成器的状态）。因此，在对抗这种逆向攻击的过程中（即防御措施的设计过程中），我们需要采取一系列策略：其一是通过优化模型结构设计；其二是通过改进损失函数定义；其三是通过引入对抗学习机制；其四是通过设计鲁棒性增强算法等手段来实现以下两个主要目标：第一，在防御过程中尽可能减少输出层生成器与输入层生成器之间信息传递的相关性；第二，在防御过程中尽可能缩小不同类别的输出层生成器之间的分布差异。值得注意的是，在上述讨论的基础上可以看出：尽管上述措施能够在一定程度上提升模型的安全性（即提高防御效果），但在实际应用中仍面临一个根本性的问题：这种防御策略会对原始目标模型的性能产生显著影响，并可能导致分类准确度出现明显波动

近年来一些研究开始探索利用机器学习与加密技术相结合的方式以保障模型隐私。Nan及其团队在分布式训练环境中提出了一种方法，在每次梯度更新时通过差分隐私技术对梯度进行适度修饰从而有效保障了训练数据集的安全性和稳定性然而这种方法虽然降低了整体性能却能在一定程度上显著提升了数据安全性同样地Patra等研究者则采用安全多方计算技术实现了加密环境下的矩阵乘法运算及激活函数计算这些方法也可以应用于针对数据泄露采取防御措施来提升模型的安全性和稳定性

3.2 信息混淆防御

为了应对数据防护的需求，在AI模型处理过程中会对输入样本或预测结果施加模糊处理。这种模糊处理措施旨在确保AI模型输出结果准确的前提下，在最大限度上破坏输出中所携带的有效信息以防止隐私泄露问题的发生。具体而言此类数据处理方法主要包含两类：一种是数值截断处理即去除小数点后的特定位数值；另一种是在输入样本或输出概率向量上叠加极小的人工干扰值以达到干扰目标效果的目的

对于截断混淆的问题而言，在现有研究中建议对目标模型生成的输出向量执行裁剪处理。具体而言, 例如仅提供输出向量中高概率类别对应的具体结果, 或者减少小数点后保留的数量, 这种方法有助于实现输出向量的有效修饰. 研究人员通过采用截断混淆等技术手段, 减弱了针对模型的逆向攻击以及成员推断攻击的有效性.

针对噪声干扰问题,Jia等提出了一种名为Mem-guard的方法.该方法的核心在于通过分析成员推断攻击对目标模型预测结果的影响,并发现其对预测分布变化的高度敏感性.为此,他们建议在预测结果中加入精心设计的噪声,以有效混淆成员数据与非成员数据之间的预测差异,从而能够生成一个不影响实际结果的"对抗样本",从而成功防御 against 成员推断攻击.随后,He等研究者则提出了利用差分隐私技术对输出向量添加噪声以达到混淆效果的方法.他们的理论依据是可以通过差分隐私算法去除输出向量自身所具有的特征信息,同时保留其分类结果的相关性信息,从而实现输出数据的有效去识别.此外,He等还建议可以在模型损失函数中引入噪声项,这种做法能够在一定程度上兼顾分类准确率的同时显著提升模型在对抗成员认知方面的隐私保护能力.

模型逆向攻击和成员推断攻击均以目标模型生成的数据集为输入参数，在不影响分类准确性前提下有意识地对其特征空间进行特定化修饰能够破坏有用的信息从而达到防御效果然而该方法仍存在缺陷当对其修饰的程度较小时其抗 attacks能力相应降低而当对其修饰的程度较大时将导致训练数据的有效利用受到影响也就是说仍需找到隐私保护与数据完整性之间的平衡点

3.3 查询控制防御

查询控制防御主要通过分析用户的查询行为来进行特征提取，并有效完成隐私泄露攻击的防护工作。为了执行隐私泄露攻击策略, 攻击者通常会诱导目标模型进行大量查询操作, 并会对输入数据进行特定修改以加速攻击实施过程。通过分析用户的查询行为特征, 可以识别出存在潜在威胁的用户群体, 并进一步限制或拒绝其相关请求, 从而实现防御目标。该防御机制主要包括异常样本识别和异常输入监控两大类: 一种是基于异常样本的检测方法, 另一种则是通过实时监控用户的异常输入来实现防护功能

在异常样本检测中，在线模型的安全性受到威胁的情况下，在这种情况下攻击者通常会通过大量调用在线模型来进行数据窃取操作以达到目标

在查询行为检测领域中，由于攻击者往往会对目标模型进行大量测试以达到特定目的的原因在于其与正常操作存在显著差异。基于这种差异，在一定程度上能够防御模型泄露及数据泄露攻击。针对数据泄露攻击的特性，在样本输入阶段He等研究者提出了一种方法来实现对成员推断攻击的防护。当攻击者实施成员推断攻击时，有时会频繁地向目标模型发送大量请求以获取敏感信息。然而，在实际部署过程中，由于这些请求通常具有较高的频率特征，在一定程度上能够帮助防御此类恶意活动。为了应对这一挑战，在设计系统时应充分考虑用户行为特征的变化，并采取相应的安全策略以保护系统免受潜在威胁

根据前述分析，在防御体系中可以通过异常样本检测和异常行为监控等技术手段实现对模型泄露攻击与数据泄露攻击的有效防护。然而该种防护策略存在针对性不足且效果欠佳的问题，并且误报率较高。针对已训练好的目标模型而言查询控制型防御措施并无显著效果。值得注意的是尽管目前研究者已探索出多种防护途径但由于攻防双方实力差距此类防护技术仍存在被规避的可能性例如通过设计更为隐蔽的异常样本或者采用虚拟IP地址等手段规避目标模型的安全防护机制

4 研究展望

4.1 高效的数据泄露攻击技术发展

数据泄露攻击的本质是模型的参数、模型的输出向量等信息是根据输入样本而产生的，即无论如何，这些数据都会包含原始数据的信息，也就是说任何一个人工智能模型都有遭受数据泄露的风险，并且无法完全抵抗这种攻击的威胁。因此，未来针对人工智能模型的数据泄露攻击的发展主要包括两类：第一类是优化攻击模型，增强其从输出向量中提取信息的能力；第二类是扩展攻击场景，将数据泄露攻击应用到更多的场景中，如迁移学习、强化学习等。此外，利用模型的输出信息进行隐私窃取，这种攻击往往需要目标模型进行大量的查询操作，如在模型窃取中，由于深度学习网络具有参数规模大、高度的非线性、非凸性等性质，导致训练替代模型需要数以千计的查询次数。大量的查询提高了攻击的成本，并且增加了被防御者发现的风险，因此如何更加高效地进行隐私窃取是目前攻击者所要研究的主要方向，在这个方面研究者们进行了大量的尝试，这些方法的主要思想是建立一类样本选取策略，从而使用更具有代表性的样本进行攻击，从而提高攻击效率，如积极学习、自然进化策略等方法。对攻击的深入研究不仅能够促进隐私保护的不断进化，同时有助于研究者对人工智能模型更加深刻的理解。

4.2 __ 有效的数据泄露攻击的防御技术发展

如上文所述，在模型构建或应用过程中产生的输出结果中蕴含了特定隐私数据信息的情况下，则针对数据泄露攻击的防御策略可以从以下3个维度进行进一步发展与完善。首先，在输出向量上实施混淆处理以降低其携带的信息量；其次，在隐私数据使用层面引入特定噪声修饰技术来覆盖原有数据特征从而削弱模型推断能力；最后通过加密保护模型内部参数以及中间计算结果等手段来防止关键信息泄露进而降低攻击风险。然而在构建防御机制的过程中修饰程度这一因素需要特别关注若修饰力度不足则可能导致防御效果未能达标从而使得攻击者仍可获取敏感信息；反之若修饰程度过高不仅会牺牲模型的服务效能还可能引发正常用户行为异常进而影响系统的稳定运行因此在保障隐私数据安全的同时必须找到一种平衡点使得模型能够在满足服务需求的前提下保持较高的可用性这一平衡点将是未来各类隐私泄露防护技术研究与应用中值得深入探讨的重要课题与之类似其他类型的防护机制也面临着类似的权衡关系例如严格的查询控制规则能够在一定程度上防止敏感信息外泄但可能会给正常用户提供带来诸多不便甚至可能导致误判等情况因此为了实现隐私保护目标同时又不损害系统的核心功能效率就必须探索如何在安全性与服务可用性之间寻求最优解决方案这对于提升现有防护技术的实际效果与发展前景具有重要意义

5 结束语

本文对近年来在人工智能领域的数据安全与隐私保护研究进行了系统性总结与分析。尽管已有众多研究者致力于探索人工智能系统在基于模型输出以及基于梯度更新的数据泄露方面的相关问题，并提出了一种包含模型结构防御策略、信息混淆技术及查询控制机制在内的综合防御方案。相比之下，在传统数据安全领域已较为成熟的情况下，针对如何有效保障人工智能算法的数据安全性和隐私保护效果的问题仍然面临诸多挑战，在此背景下需要进一步展开研究工作。