摘要：人工智能和深度学习算法正在高速发展，这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而，近年来研究者发现，当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患，并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此，研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题，主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。在基于模型输出的数据泄露问题中，主要探讨了模型窃取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击的原理和研究现状；在基于模型更新的数据泄露问题中，探讨了在分布式训练过程中，攻击者如何窃取隐私数据的相关研究。对于数据与隐私保护问题，主要研究了常用的3类防御方法，即模型结构防御，信息混淆防御，查询控制防御。综上，围绕人工智能深度学习模型的数据安全与隐私保护领域中最前沿的研究成果，探讨了人工智能深度学习模型的数据窃取和防御技术的理论基础、重要成果以及相关应用。
关键词: 人工智能；数据安全；隐私泄露；隐私保护
人工智能（AI，artificial intelligence）技术正在加速崛起，它的崛起依托于3个关键因素：① 深度神经网络（DNN，deep neural network）在多个经典机器学习任务中取得了突破性进展；② 大数据处理技术的成熟以及海量数据的积累；③ 硬件计算能力的显著提高。在这3个因素的推动下，AI 技术已经成功应用于自动驾驶、图像识别、语音识别等场景，加速了传统行业的智能化变革。
AI技术在我国已经得到了广泛的应用。在电商领域，AI技术可以被用于用户行为分析、网络流量分析等任务，不仅使企业处理