关键要点
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本文介绍了人工智能数据安全的概述、风险、应用及治理建议。
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人工智能数据安全面临的风险包括自身风险和应用导致的风险。
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人工智能数据安全治理应注重发展与安全并举，遵循伦理规范，建立法律法规，完善监管措施，健全标准体系，创新技术手段，培养复合人才。
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文章提到了国内外人工智能数据安全治理的动态，包括战略规划、伦理规范、法律制定、技术发展、标准规范等方面的情况。
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人工智能数据安全治理需要从多个角度出发，综合运用多种手段，保障数据安全和人工智能的发展。
风险与治理建议
这一章节是关于人工智能数据安全的白皮书，由中国信息通信研究院安全研究所于2019年发布。人工智能作为战略性技术，正在深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式。数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素，而人工智能应用也给数据安全带来了严峻挑战。因此，人工智能数据安全治理成为了国际人工智能治理的重要议题。该白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，并总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。
挑战与机遇
这一章节主要介绍了人工智能带来的安全问题以及如何应对这些问题。人工智能的发展给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来了风险，同时也有很多创新性的应用。为了有效管控人工智能的安全风险，需要从法规政策、标准规范、技术手段、安全评估、人才队伍、可控生态等方面构建人工智能安全管理体系。这个管理体系包括了安全管理法规、标准、技术、安全、人才、可控政策、规范、手段、评估和队伍等多个方面。总之，人工智能的发展既带来了机遇也带来了挑战，我们需要采取有效的措施来确保其安全可靠的应用。
挑战与机遇
这一章节主要介绍了人工智能与数据的关系以及人工智能数据安全的重要性。人工智能的发展离不开海量优质数据的支持，而数据的质量和安全也直接关系到人工智能系统的准确性和安全性。同时，人工智能也可以提高数据收集和管理的能力，并且能够挖掘出更多的数据价值。然而，如果人工智能的能力被恶意利用，就会威胁到个人隐私和企业资产的安全，甚至影响社会稳定和国家安全。因此，我们需要加强人工智能数据安全治理，构建起一套完整的治理体系来保障人工智能的安全和发展。
人工智能数据安全体系架构与治理挑战
这一章节主要介绍了人工智能数据安全体系架构，包括人工智能数据安全风险、人工智能数据安全应用和人工智能数据安全治理三个方面。其中，人工智能数据安全风险是指人工智能自身面临的数据安全风险，以及人工智能应用导致的数据安全风险和加剧的数据治理挑战。人工智能数据安全应用则是指人工智能技术在精准化数据安全策略制定、自动化数据资产安全管理、智能化数据活动安全保护以及高效化数据安全事件管理方面的应用。而人工智能数据安全治理则是应对人工智能数据安全风险和促进人工智能数据安全应用的体系化方案，包括国家战略、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。
人工智能数据安全面临的挑战及应对措施
这一章节主要讲述了人工智能在数据安全方面所面临的各种风险。其中包括训练数据污染、运行阶段的数据异常、模型窃取攻击以及开源学习框架存在的安全风险等方面的问题。这些问题可能会导致人工智能系统的决策出现偏差，或者让攻击者获得人工智能系统中的敏感信息。因此，我们需要采取相应的措施来保护人工智能系统的数据安全。