2019年人工智能数据安全白皮书概述与治理建议

### 人工智能数据安全白皮书(2019)知识点 #### 人工智能数据安全的内涵 在了解人工智能数据安全的体系架构之前，首先需要明确人工智能数据安全的内涵。人工智能数据安全主要关注的是在利用人工智能技术进行数据处理、存储、传输和应用过程中，如何保障数据的机密性、完整性、可用性以及合法性。这不仅包括传统数据安全的内容，还涉及到了人工智能特有的数据隐私问题、数据使用的伦理问题，以及由智能系统所引发的安全风险。 #### 人工智能数据安全体系架构 白皮书首次提出了人工智能数据安全的体系架构，这是对人工智能数据安全领域的一次理论创新。体系架构通常会分为几个层面，包括但不限于政策与法规、组织管理、技术和标准、应用实践等。每个层面都针对人工智能数据安全的特点，制定相应的安全策略和管理措施。比如，在技术层面，可能会涉及到数据加密、访问控制、数据匿名化处理、对抗性攻击防护等技术手段。 #### 数据安全风险与应用情况梳理 白皮书还系统地梳理了人工智能数据安全风险和应用情况。数据安全风险可能来源于数据的收集、存储、处理和分享各个环节。例如，数据收集阶段可能涉及用户隐私泄露的风险；数据存储阶段可能存在数据泄露或被非法访问的风险；数据处理环节可能导致数据的不正当使用和数据滥用的问题。应用情况梳理则涉及到人工智能在不同行业中的应用现状及其数据安全的实施状况。 #### 国内外人工智能数据安全治理现状 研究分析了国内外在人工智能数据安全治理方面的现状，主要包括了不同国家和地区的法律法规、标准规范、以及安全技术的发展水平。通过比较国内外在人工智能数据安全治理上的不同做法和效果，可以为其他国家或地区提供借鉴和参考。 #### 我国人工智能数据安全治理建议 白皮书最终提出了针对我国人工智能数据安全治理的建议。这些建议可能包括加强人工智能数据安全法律法规的建设，制定和完善行业标准，加强技术研发和人才培育，以及推动社会共治等。同时，可能还会提出鼓励企业和研究机构在数据安全技术和管理方面进行创新，为我国人工智能数据安全的发展提供持续的动力。 ### 总结 人工智能作为一项前沿技术，在为社会带来便捷和创新的同时，也带来了前所未有的数据安全挑战。《人工智能数据安全白皮书(2019)》从多维度分析了人工智能数据安全的内涵、风险、应用情况、国内外治理现状，并给出了具体的治理建议。这些内容构成了对我国人工智能数据安全治理策略的重要参考，为构建和谐、安全的人工智能发展环境提供了理论支撑和实践指导。随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工智能数据安全的相关研究和实践工作还需不断深化和完善，以应对新出现的安全挑战。