编辑推荐：
该综述聚焦人工神经网络（ANNs）安全，系统梳理 adversarial attacks、data poisoning、fault injections 等攻击技术，及 adversarial training、noise injection 等检测防护策略，指出现有方案对自适应攻击抗性不足、硬件层攻击对策有限，呼吁加强可扩展防御及新兴技术融合研究。
人工神经网络安全威胁与防护策略深度解析
一、人工神经网络的发展与应用现状
人工神经网络（ANNs）从早期感知机发展至深度学习架构，在医疗诊断、自动驾驶、金融算法等领域发挥关键作用。例如，径向基深度神经网络（RB-DNN）通过贝叶斯正则化优化，可精准模拟猴痘传播动力学；双曲正切 sigmoid 深度神经网络（HTS-DNN）则提升乙肝病毒模型分析的数值精度。硬件层面，多 GPU 系统加速模型训练，使复杂模型处理成为可能，但也引入新的安全隐患。
二、主要攻击技术分类与机制
间接攻击：破坏模型完整性
- 对抗样本（Adversarial Examples）：通过微量噪声扰动输入数据（如单像素修改），误导模型分类。例如，语音样本中细微噪声可使语音识别系统失效，自然语言处理中字符修改导致分类错误。
- 数据投毒（Data Poisoning Attacks）：向训练数据注入恶意样本，如在 COVID-Net 中嵌入隐蔽后门，仅需少量污染数据即可引发模型性能崩溃。
- 后门攻击（Backdoor Attacks）：在训练阶段植入触发机制，如通过特定图像纹理或传感器特征激活，实现定向误分类，攻击成功率可达 83%-99%。
模型治理与基础设施攻击
- 模型提取（Model Extraction）：通过查询目标模型生成克隆模型，窃取知识产权，如通过大量随机输入训练替代模型复现目标功能。
- 成员推理（Membership Inference）：利用模型输出差异推断数据是否属于训练集，威胁隐私，如医疗数据中可推断患者疾病状态。
硬件与软件故障注入攻击
- 位翻转攻击（Bit Flip Attacks）：通过 RowHammer、电压毛刺等技术篡改内存中模型参数的二进制位，导致分类错误，如在 SoftMax 函数关键位注入故障可显著降低准确率。
- 硬件特洛伊（Hardware Trojans）：在 FPGA/ASIC 中植入恶意逻辑，通过特定条件触发异常计算，如在自动驾驶系统中干扰传感器数据处理。
三、检测与防御策略
检测方法
- 噪声注入与激活聚类：动态向关键层注入噪声，通过聚类区分正常与对抗样本，如对 MobileNet 检测准确率达 88%，假阳性率低于 5%。
- GPU 活动监控：分析硬件计算模式异常，检测 adversarial attacks，准确率超 90%，适用于实时推理场景。
- 逆向工程与触发移除：通过反向分析训练数据清除后门触发模式，如在图像分类模型中识别并剔除含毒样本。
防护策略
- 对抗训练与正则化：通过注入对抗样本增强模型鲁棒性，如 MRobust 框架结合特征去噪，在保持准确率的同时提升抗攻击能力。
- 硬件 - 软件协同防御：利用全同态加密（FHE）保护分布式模型，在加密数据上直接计算，防止参数泄露；通过电压调节（Undervolting）降低硬件层攻击成功率。
- 模型水印与知识产权保护：在神经网络参数中嵌入唯一标识，检测未经授权的模型复制，如通过神经元激活模式生成不可移除的指纹。
四、挑战与未来方向
当前防御方案面临计算开销大、对新型攻击适应性不足等问题。例如，硬件层 fault injection 攻击缺乏通用对策，联邦学习中数据投毒难以有效识别。未来需重点发展：
- 可扩展防御框架：适配 CNN、GNN、SNN 等多架构，支持自动驾驶、医疗等关键领域的实时防护。
- 新兴技术融合：结合生成式 AI（如扩散模型）模拟攻击模式，开发自适应对抗样本生成与防御系统。
- 轻量化方案：针对边缘设备优化检测算法，如通过剪枝与量化降低计算负载，同时维持检测精度。
人工神经网络的安全防护是跨学科动态博弈过程，需持续整合算法创新、硬件安全与隐私保护技术，以应对不断演化的攻击威胁，确保其在生命科学、智能医疗等关键领域的可靠应用。
