中国信通院-人工智能数据安全白皮书_51页_1mb

人工智能数据安全白皮书（2019年）总结

核心内容

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻影响国家政治、经济、社会和国防等领域。数据作为人工智能发展的关键要素，其安全风险已成为制约人工智能安全发展的核心因素。人工智能在提升数据处理与分析能力的同时，也带来了新的数据安全挑战，如数据泄露、隐私侵犯、深度伪造、算法偏见等。因此，构建人工智能数据安全治理体系，实现技术发展与安全保障并重，成为当前人工智能治理的重要议题。

主要观点

1. 人工智能与数据安全互为依存

   • 数据是人工智能发展的核心驱动力，数据安全是人工智能安全的关键组成部分。
   • 人工智能提升了数据治理能力，但也可能被恶意利用，导致数据滥用、隐私泄露和安全威胁。

2. 人工智能数据安全风险多维复杂

   • 自身风险：如训练数据污染、模型窃取、对抗样本攻击等。
   • 应用风险：如个人数据过度采集、算法偏见歧视、深度伪造等。
   • 治理挑战：如数据权属不清、数据跨境流动、数据垄断等问题。

3. 人工智能在数据安全治理中的应用潜力巨大

   • 在数据安全策略制定、数据资产管理、数据活动安全保护、数据安全事件管理等方面，人工智能展现出显著优势。
   • 通过自动化、智能化、精准化手段，人工智能可有效提升数据治理效率和安全性。

关键信息

一、人工智能数据安全体系架构

• 体系包含三个维度：数据安全风险、数据安全应用、数据安全治理。
• 治理涵盖国家战略、伦理规范、法律法规、监管政策、标准规范、技术手段和人才队伍等方面。

二、人工智能数据安全风险

1. 训练数据污染
   • 攻击者通过数据投毒、反馈误导等方式影响模型决策，导致系统运行错误。
2. 运行阶段异常
   • 对抗样本攻击、动态环境输入异常等问题，影响人工智能系统准确性。
3. 模型窃取攻击
   • 攻击者通过黑盒攻击还原模型，泄露训练数据和隐私信息。
4. 开源框架漏洞
   • 深度学习框架存在安全漏洞，可能被用于数据窃取。
5. 数据安全应用风险
   • 个人数据过度采集、算法偏见、深度伪造、数据滥用等，威胁社会公平与国家安全。

三、人工智能数据安全应用

1. 数据安全策略制定
   • 利用人工智能实现智能决策，提升数据治理策略的科学性与时效性。
2. 数据资产管理
   • 通过机器学习、自然语言处理等技术实现数据自动分类、质量管理。
3. 数据活动安全保护
   • 包括数据脱敏、加密、防泄漏、网络安全防护、恶意代码识别等。
4. 数据安全事件管理
   • 实现对数据泄露、恶意信息、诈骗行为等的智能监测、预警和追溯。
5. 典型应用案例
   • 百度、腾讯、阿里等企业已实现人工智能在不良信息治理、反欺诈、打击数据黑产等方面的应用。

四、国内外人工智能数据安全治理动态

1. 美国
   • 推动高质量数据集建设，加强数据安全监管，发布《人工智能倡议》等政策。
2. 欧盟
   • 强调数据保护，推动数据自由流动，出台GDPR等法规，制定伦理指南。
3. 英国
   • 强化数据安全监管，推动数据共享框架建设，重视人工智能伦理。
4. 日本
   • 构建数据与知识融合型人工智能，鼓励协同研究数据安全与隐私保护技术。
5. 印度
   • 发布《人工智能国家战略》，关注数据安全、隐私保护和数据垄断问题。
6. 我国
   • 高度重视数据集建设与数据安全治理，推进《数据安全法》《个人信息保护法》立法，但相关法律体系尚不完善。

五、人工智能数据安全治理建议

1. 治理思路
   • 明确发展与安全并举，推动数据共享机制建设，解决数据偏见和权属问题。
2. 伦理规范
   • 加强伦理宣贯，推动国际伦理规范制定，提升社会对数据保护的意识。
3. 法律法规
   • 推进数据安全立法，完善相关规章，加强执法力度，确保法律有效落地。
4. 监管措施
   • 强化监督与惩戒，推动数据安全检测评估平台建设，提升监管能力。
5. 标准体系
   • 加快人工智能数据安全标准制定，推动标准化组织建设，加强国际标准参与。
6. 技术手段
   • 突破小样本学习、联邦学习、差分隐私等核心技术，完善开源学习框架。
7. 人才培养
   • 推动高校与企业合作，完善人工智能安全教育，引进国际顶尖人才。

总结

人工智能数据安全是当前全球人工智能治理的重要议题。随着人工智能与数据的深度融合，数据安全风险日益凸显，但人工智能在数据安全治理中也展现出巨大潜力。我国虽在人工智能数据安全治理方面取得一定进展，但仍面临法律体系不完善、技术手段不成熟、伦理共识不足等挑战。未来需从法律法规、伦理规范、标准体系、技术手段和人才培养等方面构建系统化治理体系，以保障人工智能健康发展，维护国家安全与社会公平。