人工智能安全是指通过采取必要措施，防范对人工智能系统的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故，使人工智能系统处于稳定可靠运行的状态，并保障人工智能算法模型、数据、系统和产品应用的完整性、保密性、可用性、鲁棒性、透明性、公平性和隐私的能力。
为了应对实际场景中复杂的威胁以及不断变化的威胁手段，AI安全研究人员需要从人工智能模型的可解释性等理论角度出发，从根本上解决人工智能模型所面临的安全问题。这涉及到对人工智能技术的深入理解，包括其运行原理、可能存在的漏洞以及攻击者可能利用这些漏洞的方式。
同时，为了应对AI技术的安全与隐私泄露威胁，学术界与工业界也在深入分析攻击原理，并根据不同的攻击原理提出一系列对应的防御技术。这些防御技术覆盖了数据收集、模型训练、模型测试以及系统部署等AI应用的生命周期，充分考虑了每个阶段可能引发的安全与隐私泄露威胁。
总的来说，人工智能安全是一个涉及多个领域的复杂问题，需要技术、法律、伦理等多方面的共同努力来解决。随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能安全也将面临更多的挑战和机遇。
