高置信AI安全框架研究

现状：
随着人工智能技术在关键信息基础设施、金融、医疗等核心领域的广泛应用，AI模型的安全性和可信性已成为国家安全和产业发展的重大议题。然而，AI系统在数据采集、模型训练和部署推理等全生命周期中，面临着数据投毒、后门攻击、对抗样本、模型窃取等新型安全威胁。这些攻击手段隐蔽性强、危害性大，能轻易绕过传统网络安全防线，导致AI系统决策失灵、关键数据泄露，带来严重的经济损失和安全风险。
当前，我国正大力推进自主可控体系建设，基于国产CPU、操作系统及AI加速卡的异构计算平台已成为承载AI应用的核心底座。但我司发现，现有AI安全防护技术多集中于算法层面，且多为“点状”防御，缺乏与国产基础软硬件平台的深度适配与协同。目前，行业内亟需一套面向国产AI平台的、系统性的高置信AI安全框架。本项目旨在填补这一空白，基于我司在国产CPU基础软硬件平台的深厚积累，构建覆盖“安全架构-安全模型-安全攻防”的多层次防御体系，为国产AI平台的安全可靠运行提供关键技术支撑。

需解决问题：
为构建上述高置信AI安全框架，本项目需要重点攻克以下三大技术难题：
1、国产异构平台下的AI安全体系架构设计难题：现有的AI安全机制缺乏与国产CPU、OS及AI加速卡等异构硬件的深度耦合。需解决如何构建一个融合“安全架构、安全模型、安全攻防”三位一体的AI防御体系，研究安全机制在国产异构硬件上的高效部署与协同联动方法，实现从硬件可信根到上层AI模型的全链路高置信安全防护。
2、数据链路安全防护与鲁棒学习技术难题：针对数据投毒和后门攻击等在训练阶段引入的威胁，需解决污染数据高效清理、隐蔽后门触发机制精准检测与清除的技术挑战。重点攻克轻量级、高精度的鲁棒学习算法，使其在有效抵御“脏数据”污染的同时，不显著牺牲模型在干净样本上的泛化性能。
3、模型部署阶段的安全加固与防御技术难题：针对对抗样本等在推理阶段发起的攻击威胁，需解决高效的攻击检测与模型加固问题。重点攻克基于信息隐藏、特征变换和对抗训练的集成防御策略，研究如何平衡模型的鲁棒性、可解释性与计算开销，研发能够抵御自适应攻击、提升模型在复杂场景下抗攻击能力的关键技术。

达到的指标：
本项目预期将形成一套面向国产自主可控AI平台的高置信AI算法与安全防护技术方案及原型系统，并达到以下关键技术指标：
1、数据安全防护指标：针对典型数据投毒攻击，防御后的模型精度损失应控制在5%以内。针对主流后门攻击，后门攻击成功率应被压制到2%以下，同时保证主任务准确率下降不超过3%。
2、模型安全防护指标：针对主流白盒和黑盒对抗样本攻击，在标准数据集上，防御后的模型鲁棒准确率应比基线模型提升至少20%；对抗样本的在线检测准确率应达到95%以上，且对单个样本的推理延迟增加不超过10%。
3、体系与成果指标：形成一套完整的、基于国产CPU+OS平台的“高置信AI安全框架”技术报告、部署方案和原型验证系统。