AI软件安全风险防范需采取综合措施。应进行安全需求分析，明确AI系统的防御能力、数据泄露防范能力及用户隐私保护需求。技术层面，需定期进行安全漏洞分析，并制定防范策略。例如，关闭不必要的文件和打印共享功能，关闭NETBIOS等潜在攻击源端口，使用安全工具如Norton Internet Security关闭非必要端口。

针对数据泄露风险，应加强数据加密和模型防御措施。采用先进的加密技术保护数据传输和存储安全，同时部署模型防御机制，识别并阻止恶意软件和文件执行。此外，利用AI技术本身的优势，如侦测和清除僵尸智能设备、识别和阻止恶意软件，提高运营效率，增强系统整体安全性。

应对黑客攻击，需建立完善的安全培训与预防机制。对员工进行安全意识教育，定期进行安全演练，确保在攻击发生时能迅速响应。同时，利用AI技术进行对抗风险评估，识别潜在威胁，提前采取防范措施。此外，关闭不必要的共享功能，如“文件和打印共享”，避免成为黑客入侵的漏洞。

面对AI技术带来的动态安全问题，应持续关注安全趋势，及时更新安全策略。采用HTTPS等高级加密协议，选择知名品牌的SSL证书，提升数据传输安全性。同时，建立健全的安全管理制度，确保数据隐私得到有效保护，防止黑客攻击和数据泄露事件发生。