生成式人工智能面临即时注入攻击、基础设施安全和数据中毒等安全风险。随着其普及，确保安全性至关重要。攻击者可能通过操纵输入使模型输出有害信息。因此，需要加强身份验证、输入验证和定期审计，以确保系统的可信性。

本研究提出了去学习的天空（SoUL）框架，旨在解决无人机互联网中的数据中毒和模型反转攻击问题。SoUL通过选择性修剪算法有效去除有害数据，同时保持模型性能，优于现有方法，适用于资源受限的无人机网络。

本文提出了一种名为FLORAL的防御机制，旨在增强联邦学习在时间序列数据中的稳健性，以抵御数据中毒攻击。通过逻辑推理评估客户端的可信度，实验结果表明其预测精度显著优于现有方法。

网络犯罪成本将从3万亿美元飙升至10.5万亿美元，黑客利用人工智能攻击企业，量子计算可能突破加密算法，数据中毒和SEO中毒成为新威胁。安全领导者建议遵循最佳实践应对威胁。