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人工智能（AI）的鲁棒性和安全性是两个密切相关的问题。
鲁棒性是指AI系统在面对各种输入数据或环境条件变化时，能否保持稳定性和正确性的能力。换句话说，鲁棒性描述了AI系统在遇到不同情况时，是否具有预测性和可靠性。例如，如果一个AI系统的训练数据中存在噪声或异常值，但该系统在面对这些情况时仍能做出正确的预测，那么这个系统的鲁棒性就比较好。
安全性问题则涉及到保护AI系统免受恶意攻击的挑战。这些攻击可能来自各种来源，例如对手试图通过注入恶意样本（对抗样本）来扰乱模型，或者通过其他攻击方式如数据投毒来影响模型的功能。此外，安全威胁也包括数据泄露、隐私问题以及系统故障等可能影响AI系统安全运行的问题。
因此，为了提高AI系统的鲁棒性和安全性，需要采取一系列有效的防护措施。例如，可以通过增加训练数据的多样性来提高模型的鲁棒性；同时，采用安全性更高的算法和架构，以及建立严格的安全审计流程，来保护AI系统的安全性。
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发布于2023-9-24 15:59 北京
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