编者荐语
本文从网络安全视角切入，系统剖析生成式AI算法在数据安全、社会风险、法律合规及知识产权保护等多维度的隐患，提出针对性防护策略，包括优化算法设计、强化数据管理、促进跨界合作等，为构建“生成式AI+网络安全”综合防御体系提供理论支撑与实践参考。
引用本文：杨廷章 . 网络安全视角下的生成式人工智能算法安全性研究[J]. 信息安全与通信保密 ,2025(3):39-45.
文章摘要：随着 GANs、Transformer、Adversarial Training 等生成式AI技术的迅猛发展，AI技术在创意生成、数据增强等领域展现出巨大潜力，但其安全性问题也日益凸显。聚焦于网络安全，深入探讨生成式AI算法的安全性研究，系统地分析生成式AI算法在数据安全、社会风险、法律风险、伦理风险、知产保护等方面面临的风险，并提出相应的安全防护策略与检测机制。通过理论探讨与实证分析，为提升生成式AI算法在网络空间中的安全性提供了理论依据与实践参考，促进技术健康发展，维护网络生态安全。
论文结构：
0 引 言
1 威胁与挑战
1.1 AI算法防护机制的设计难度大
1.2 AI算法数据安全的信任危机
1.3 AI算法对抗样本的复杂多变
1.4 AI算法技术与新的安全威胁呈非对称迭代
1.5 AI算法跨界互通障碍大
2 策略与机制
2.1 AI算法安全机制的针对性设计
2.2 AI算法数据管理与隐私保护
2.3 AI算法跨界互通与合作
3 结 语
作者简介
杨廷章（1990—），男，硕士，经济师，主要研究方向为数智技术与开发、数智城市、数智规划与发展。
