Bảo mật công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đặt ra nhiều thách thức và luôn thay đổi trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay. Khi công nghệ AI phát triển, rủi ro và bề mặt tấn công cùng các mối đe dọa mới ngày càng tăng cao. Điều này đặt ra yêu cầu đối với các nhà phát triển, tổ chức và doanh nghiệp phải có cách tiếp cận chủ động, thường xuyên đánh giá và cập nhật các biện pháp bảo mật.

Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học. Do đó, vấn đề đảm bảo tính riêng tư trong ứng dụng phương pháp học sâu đang là một vấn đề được quan tâm hiện nay.

Khi khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu có thể được thu thập thì việc lưu trữ và phân tích đã tăng vọt trong hơn một thập kỷ qua. Cùng với đó, những vấn đề về bảo mật ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt là việc bảo vệ dữ liệu cá nhân của người dùng.

Có một số phương pháp đo độ khuếch tán của mã khối như: phương pháp dựa trên mức độ ảnh hưởng thác đổ, mức độ ảnh hưởng thác đổ chặt, thuộc tính đầy đủ, phương pháp dựa trên số nhánh. Phương pháp mới nhất xuất hiện vào tháng 7/2010, do Tiến sĩ Muhammad Reza Z’aba đề xuất có tên là “Phương pháp đo độ khuếch tán bằng cách đếm số điểm bất động”. Dưới đây giới thiệu về tầng khuếch tán của một số mã khối và tổng quan về các phương pháp đo độ khuếch tán.