差分隐私

随着大语言模型（LLM）技术的快速演进，以及企业数字化转型的深入推进，传统的被动式数据安全防护体系已难以满足现代威胁的防御需求。国内首款数据安全智能体通过将生成式AI、自适应防护机制、多智能体协作等前沿技术融为一体，实现了从”人工堆砌”向”智能主动”的范式转变。

本文以AI安全威胁矩阵为核心框架，基于成熟的ATT&CK方法论，系统阐述人工智能系统面临的全生命周期安全威胁，包括数据投毒、模型提取、隐私泄露、对抗样本和提示词注入等关键攻击技术，并提出相应的防御策略和企业落地方案，为AI工程师、安全工程师及CSO提供专业技术参考。