深度学习已经彻底改变了人工智能应用，但也面临着一系列关键的安全挑战，包括对抗攻击、数据投毒、模型盗窃和隐私泄露。本文综述了这些漏洞，详细介绍了它们的机制及其对模型完整性和保密性的影响。探讨了包括对抗样本、标签翻转和后门攻击在内的实际攻击方式，并分析了如对抗训练、差分隐私和联邦学习等防御方法，阐明了它们的优缺点。此外，文章还介绍了对比学习和自监督学习等先进方法，用于增强模型的鲁棒性。最后，综述对未来的发展方向进行了展望，强调了自动化防御、零信任架构以及大规模AI模型的安全挑战。在此背景下，开发可靠的深度学习系统需要在性能和安全性之间找到平衡。https://www.zhuanzhi.ai/paper/d849ea56b2212133880006d061c7f9d5
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