模型安全策略是指为保护人工智能模型免受恶意攻击、滥用或意外风险而设计的一系列系统性措施和规则，涵盖模型的全生命周期，包括训练、部署和维护阶段。这些策略的核心目标在于确保模型的鲁棒性、隐私保护、公平性和可解释性，例如通过对抗攻击防御、差分隐私技术、偏见检测机制和监控系统来防范数据泄露、模型操纵或决策偏差，从而维护AI系统的可靠性和用户信任。
在AI产品开发的实际落地中，模型安全策略的应用至关重要，产品经理需在早期设计阶段就整合安全考量，如与工程团队协作实施对抗训练提升模型抗扰能力，或部署实时监控工具检测异常行为。这不仅能降低产品风险，还能增强合规性和市场竞争力，推动AI解决方案在医疗、金融等敏感领域的负责任应用。
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