当人工智能能力不断增强，安全机制也必须同步进化：不仅要抵御技术攻击，还要理解不同文化与语境中的价值差异。
新加坡南洋理工大学（NTU）计算与数据科学学院（CCDS）两位教师获得Google SafeWorks 2026 Research Program资助研究协议。两项协议均为期一年，将分别推进适应性AI安全及下一代全栈AI基础设施安全研究。
Yew-Soon Ong教授：让AI安全机制随能力共同进化
研究支持：100,000美元
研究方向：面向隐私、安全与以用户为中心信任的自适应AI安全策略
NTU人工智能Yidan讲席教授Yew-Soon Ong计划围绕三个相互补充的挑战开展研究：
一是通过计算建模，识别能够跨视觉—语言任务迁移的系统漏洞；二是加强AI系统可信度和稳健性评估的基础；三是研究文化对齐基准与方法，帮助大型语言模型进行更具文化意识、更关注具体语境的推理。
研究目标包括建立可复现的稳健性评估方法，并在不破坏核心安全约束的前提下，让拒答、警告和解释等安全响应能够以受控、保护隐私的方式更新。
项目尤其关注亚太地区丰富的文化、语言与社会多样性，希望推动既尊重不同人类价值观、又坚持安全、保障与信任等普遍原则的AI防护机制。
Anupam Chattopadhyay副教授：守护下一代AI基础设施
研究支持：80,000美元
研究方向：下一代全栈AI基础设施安全
Anupam Chattopadhyay副教授将利用这项支持继续推进多条重要研究路线，包括开发更快、更可靠的深度伪造检测方法，构建能够抵御量子计算机攻击的网络，以及运用密码学技术把安全协议嵌入AI系统。
这项工作延续了他在AI安全与抗量子安全问题上的长期研究，相关探索此前也获得NTU SCRIPTS研究中心及Temasek Labs@NTU等机构支持。
随着深度伪造、数据隐私风险及未来量子攻击不断改变数字安全环境，全栈式思路能够从模型、系统、网络到密码学机制多个层面建立防护，为更加可靠的AI基础设施打下基础。
从模型行为到基础设施，构建多层次AI安全
两项研究形成了相互呼应的安全路径：一项关注AI如何在多元文化和复杂语境中作出可信、安全的响应；另一项聚焦支撑AI运行的底层系统、网络与密码机制。
NTU CCDS研究副院长Lin Weisi副教授表示，这项合作符合NTU推动全球影响力的使命，将支持学院教师研究当今世界面对的关键AI安全问题，并期待未来与Google展开更多合作。
从技术稳健性、文化对齐到隐私保护与抗量子安全，NTU研究人员正在与产业伙伴携手，为更安全、更可信、更具包容性的人工智能未来建立科学基础。
