什么是数据投毒防御（Data Poisoning Defense）？

数据投毒防御（Data Poisoning Defense）是指针对机器学习模型训练过程中，恶意攻击者通过注入伪造或误导性数据样本以破坏模型性能的对抗性攻击行为，所采取的一系列保护机制和技术。其核心目标是识别、过滤或中和这些恶意数据，确保训练数据的纯净性和完整性，从而维护模型的鲁棒性、预测准确性和可靠性。这种防御策略在人工智能系统中至关重要，能有效预防模型被操纵导致错误决策或安全漏洞。

在AI产品开发实际落地中，数据投毒防御已成为保障产品安全的核心环节，尤其在高风险应用如金融风控、医疗诊断或自动驾驶系统。产品经理需关注数据采集流程的严格验证、采用自动化清洗工具如异常检测算法，并整合联邦学习等框架来分散数据风险。随着攻击手段的演进，防御技术也在持续优化，例如基于强化学习的实时监控系统，能帮助产品在保持高性能的同时提升整体安全性。