要增强模型的安全性，可以采取以下措施：
使用差分隐私技术：差分隐私是一种保护用户数据隐私的方法，通过向模型的输入数据添加噪音，可以防止模型泄露敏感信息。PyTorch提供了PySyft库，可以用于实现差分隐私功能。
模型剪枝：通过剪枝可以减小模型的复杂度，减少模型的参数数量和计算量，从而降低模型被攻击的风险。PyTorch提供了剪枝工具，可以用于对模型进行剪枝优化。
对抗训练：对抗训练是一种通过添加对抗性样本来提高模型的鲁棒性的方法。PyTorch提供了对抗性训练的功能，可以用于训练对抗鲁棒的模型。
模型蒸馏：模型蒸馏是一种通过将大模型的知识传递给小模型来提高模型的鲁棒性和泛化能力的方法。PyTorch提供了模型蒸馏的功能，可以用于对模型进行蒸馏训练。
通过以上方法，可以提高模型的安全性，降低模型被攻击的风险。