2019年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

核心内容概述

人工智能数据安全是人工智能安全的关键组成部分，涉及数据的采集、存储、使用、共享和保护等全过程。数据作为人工智能发展的核心要素，其安全问题直接影响人工智能系统的可靠性与安全性。随着人工智能在各领域的广泛应用，数据安全风险日益凸显，亟需构建系统化的治理体系，以实现人工智能与数据安全的协同发展。

主要观点

1. 人工智能与数据安全相互依存
   人工智能依赖数据进行训练和优化，而数据安全依赖人工智能进行高效治理与智能防护。两者在技术上互为支撑，在应用中相互促进。

2. 人工智能数据安全风险复杂多样
   人工智能自身面临的数据安全风险包括训练数据污染、运行阶段数据异常、模型窃取等；人工智能应用带来的风险包括个人数据过度采集、数据偏见歧视、数据深度挖掘滥用等。

3. 人工智能技术在数据安全治理中发挥重要作用
   人工智能在数据安全治理中可用于策略制定、资产管理、活动保护、事件管理及风险评估等多个环节，提升治理的智能化、自动化和精准化水平。

4. 国内外人工智能数据安全治理发展不均衡
   各国在战略规划、伦理规范、法律法规、技术发展和标准制定等方面采取了不同措施，但我国在数据安全法律体系、标准建设、技术研究等方面仍存在不足。

5. 治理建议涵盖多个层面
   包括治理思路、伦理规范、法律法规、监管措施、标准体系、技术手段和人才培养等，旨在构建全面、系统、可持续的人工智能数据安全治理体系。

关键信息

一、人工智能数据安全风险

• 训练数据污染：攻击者通过数据投毒方式影响模型决策，如模型偏斜和反馈误导。
• 运行数据异常：对抗样本攻击、动态环境输入异常、数据泄露风险。
• 数据治理挑战：数据权属问题突出，数据违规跨境流动威胁国家安全。

二、人工智能数据安全应用

• 数据安全策略制定：利用人工智能技术实现数据治理的智能决策，如腾讯“Deep Governor”系统。
• 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的自动分类、质量管理和加密。
• 数据活动安全保护：包括数据脱敏、防泄漏、加密、网络威胁识别与防护。
• 数据安全事件管理：利用人工智能技术实现对数据安全事件的自动发现、识别与预警。
• 数据安全风险评估：通过人工智能模型对数据安全风险进行量化分析与预测。

三、国内外治理动态

• 美国：推进数据集建设与数据安全立法，强调数据透明与用户控制。
• 欧盟：制定GDPR等法规，推动数据自由流动与数据匿名化技术。
• 英国：发布人工智能伦理指南，强化数据安全监管与治理框架。
• 日本：发展融合数据驱动与知识驱动的人工智能技术，鼓励隐私保护研究。
• 印度：关注数据偏差与隐私保护，提出数据保护框架与道德准则。
• 我国：在数据安全与隐私保护方面已出台多项法律法规，但仍需完善顶层立法与标准体系。

四、治理建议

1. 发展与安全并举：在数据资源建设中解决安全问题，同时通过安全治理促进人工智能发展。
2. 引导伦理规范：加强社会宣传，推动伦理共识，积极参与国际标准制定。
3. 建立法律法规：推进《数据安全法》、《个人信息保护法》等立法，明确数据权利与责任。
4. 完善监管措施：加强监督与惩戒，推动检测评估平台建设，提升执法效率。
5. 健全标准体系：加快人工智能数据安全标准制定，推动行业与国际标准接轨。
6. 创新技术手段：加强基础理论研究，推动联邦学习、差分隐私等技术发展。
7. 培养复合型人才：完善高校教育体系，加强企业人才培养与国际人才引进。

结论

人工智能数据安全已成为全球关注的重要议题，我国虽在数据治理和人工智能应用方面取得一定进展，但仍需在法律体系、标准建设、技术发展和人才培养等方面加强布局，以应对日益复杂的数据安全挑战，保障人工智能的健康发展，维护国家安全与社会公平。