人工智能系统代码实现安全风险-软考在线

人工智能系统代码实现安全风险



考试要求：熟悉

知识路径： > 网络安全风险评估技术原理与应用 > 网络安全风险评估技术应用 > 人工智能安全风险分析参考 > 人工智能安全风险分析参考

人工智能系统和算法都依赖于代码的正确实现。目前，开源学习框架存在未知的安全漏洞，可导致智能系统数据泄露或失控。例如，TensorFlow、Caffe、Torch等深度学习框架及其依赖库存在安全漏洞，CVE网站上已公布多个TensorFlow的CVE漏洞，攻击者可利用相关漏洞篡改或窃取智能系统数据。

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