77RISK SCORE
高风险
综合风险量化评分 / 100
QUANTITATIVE ASSESSMENT
大模型增强
检测结论
该多模态融合数据集敏感级别高，隐私保护与跨模态一致性低于基准，对抗鲁棒性仅53分，存在隐私泄露、多模态失配、对抗扰动、越权访问及标签泄露风险，需优先加固。
风险项总数6 项
严重风险0 项
已下发加固6 / 6 项
量化引擎deepseek-chat
01数据空间表征多模态特征映射
02风险动态感知异常模式识别
03风险量化评估风险分与置信度
04传播路径示踪关键链路定位
05差异化加固策略下发
06复测验证闭环效果确认
风险量化明细
按风险分排序 · 点击任意风险查看量化证据
对抗鲁棒性不足引发扰动风险
对抗扰动多模态融合数据置信度 83%
82RISK
敏感多模态数据隐私泄露风险
隐私泄露多模态融合数据置信度 85%
78RISK
跨模态对齐度不足导致失配风险
多模态失配多模态融合数据置信度 88%
72RISK
访问控制薄弱导致越权访问风险
越权访问多模态融合数据置信度 86%
70RISK
数据投毒污染融合表征风险
数据投毒多模态融合数据置信度 72%
62RISK
标签信息泄露风险
标签泄露多模态融合数据置信度 75%
58RISK
风险构成
按严重程度分布严重0 项
高危4 项
中危2 项
低危0 项
风险传播路径示踪
从数据采集到决策输出的关键风险链路差异化安全加固策略
根据风险类型自动匹配策略，支持按需下发与回滚
对抗防御加固 对抗训练+输入随机化
在训练中注入对抗样本提升模型鲁棒性，推理时对融合输入施加随机变换与特征压缩，降低扰动敏感性。
82 → 48
↓ 33.7%
已下发
隐私增强与最小化 差分隐私+动态脱敏
对融合特征向量注入拉普拉斯噪声，对原始帧中行人车辆区域实施动态掩码脱敏，按敏感级别实施最小化留存。
78 → 45
↓ 32.7%
已下发
对齐质量管控 动态时间规整+对比学习对齐校验
引入动态时间规整校准时序偏差，采用对比学习损失监控对齐质量，对齐度低于阈值时触发告警与重对齐。
72 → 47
↓ 25.3%
已下发
零信任访问控制 属性基加密+多因子认证
实施基于属性的细粒度访问控制，融合数据加密存储，访问需多因子认证并记录审计日志。
70 → 39
↓ 30.8%
已下发
数据供应链可信 数据指纹校验+异常检测
对入库数据计算文件指纹并比对，采用统计异常检测识别投毒样本，阻断污染数据进入训练集。
62 → 39
↓ 22.9%
已下发
标签隔离与输出约束 标签加密存储+输出置信度裁剪
标签独立加密存储并与特征分离，模型输出裁剪置信度上限，防止通过输出反推标签。
58 → 36
↓ 21.9%
已下发