5.3.3 生成式AI的安全挑战（如Diffusion模型、GAN）

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5.3.3 生成式AI的安全挑战（如Diffusion模型、GAN） 5.3.3 生成式AI的安全挑战：从GAN的梯度泄露到防御性蒸馏实战在生成式AI如火如荼发展的今天，扩散模型（Diffusion Models）和生成对抗网络（GANs）已不再是实验室里的新奇玩具，而是广泛部署于图像合成、内容创作、虚拟试衣甚至医疗影像生成等关键场景。然而，这些模型的“创造力”背后，潜藏着不容忽视的安全隐患——尤其是当它们被部署在涉及用户隐私或敏感数据的系统中时。你是否曾想过，一个看似无害的图像生成API，可能正悄悄泄露训练数据中的真实人脸？或者，一个用于风格迁移的GAN服务，竟能被攻击者逆向重构出训练集中的原始样本？这并非危言耸听，而是近年来多项研究反复验证的事实。