简介 

    在2025年举办的北外滩网络安全论坛上，上海人工智能实验室的安全专家王迎春发表了题为“走向人工智能安全评估新阶段”的重要演讲。他指出，随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，AI系统面临的安全挑战日益严峻，传统的安全评估方法已难以应对AI特有的风险，如数据投毒、模型窃取、对抗性攻击等。王迎春强调，必须构建一个全新的、全面的AI安全评估框架，该框架应覆盖数据完整性、模型鲁棒性、算法透明度以及伦理合规性等多个维度，以推动AI技术的可信、可靠发展。这一新阶段旨在通过标准化评估流程和工具，帮助企业和机构及早识别和缓解潜在威胁，确保AI系统在金融、医疗、自动驾驶等关键领域的稳定运行。

漏洞详情 

    在人工智能系统中，常见的漏洞包括数据投毒攻击，其中恶意数据被注入训练集，导致模型性能下降或产生偏差；模型逆向攻击，攻击者通过查询接口窃取模型参数或训练数据，侵犯知识产权和隐私；以及对抗性样本攻击，通过微小扰动输入数据，使模型做出错误决策，例如在图像识别中将停车标志误判为通行标志。此外，AI系统还面临算法偏见问题，由于训练数据的不均衡，模型可能对特定群体产生歧视性输出，以及模型解释性不足导致的透明度缺失，使得监管和审计变得困难。这些漏洞不仅影响系统可靠性，还可能引发严重的社会和伦理问题，如自动驾驶事故或金融欺诈。

影响版本  

    这些AI安全漏洞普遍影响各类人工智能系统和框架，包括但不限于基于深度学习模型的版本，如TensorFlow 2.x、PyTorch 1.8及以上版本，以及使用预训练模型（例如BERT、GPT系列）的应用。在具体领域，自动驾驶系统中的感知模块、医疗诊断AI工具、金融风控模型以及智能客服平台均可能受到影响，尤其是那些依赖大规模数据训练和实时决策的版本。此外，云基础AI服务（如AWS SageMaker或Google AI Platform）中的部署实例，如果未及时更新安全补丁，也容易遭受攻击。总体而言，任何未集成专门安全评估机制的AI系统版本，无论其开发阶段或部署环境，均存在潜在风险。

推荐措施 

    1、实施全面的AI安全评估流程，包括定期对模型进行对抗性测试和鲁棒性验证，使用工具如IBM Adversarial Robustness Toolbox或Microsoft Counterfit，以识别和修复潜在漏洞，确保模型在多变环境中保持稳定性能。

    2、加强数据管理和算法透明度，采用数据清洗和去偏技术（例如Fairlearn库）来减少训练数据中的偏见，同时提升模型可解释性，通过LIME或SHAP等方法提供决策依据，便于监管和用户信任建立，并结合伦理指南进行持续监控和更新。