AIGC 中生成数据的安全与隐私:综述
密码学与安全
2024-11-08 v3
摘要
人工智能生成内容(AIGC)的出现是信息技术演进中的关键节点。借助 AIGC,可轻松生成公众难以辨别的高质量数据。然而,生成数据在网络空间的扩散带来了安全与隐私问题,包括个人隐私泄露与用于欺诈的媒体伪造。因此,学术界与工业界开始重视生成数据的可信性,相继提出了一系列针对安全与隐私的应对措施。本综述系统回顾了 AIGC 中生成数据的安全与隐私问题,特别是首次从信息安全属性的视角进行分析。具体而言,我们分别从隐私、可控性、真实性与合规性这些基础属性出发,揭示了最先进应对措施的成功经验。最后,我们展示了若干代表性基准,给出统计分析,并总结了基于上述各属性的潜在探索方向。
引用
@article{arxiv.2309.09435,
title = {Security and Privacy on Generative Data in AIGC: A Survey},
author = {Tao Wang and Yushu Zhang and Shuren Qi and Ruoyu Zhao and Zhihua Xia and Jian Weng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09435},
year = {2024}
}