關于人工智能數(shù)據(jù)安全治理與技術發(fā)展概述

柯展

摘要：計算機技術的飛速發(fā)展推動人工智能技術得到快速發(fā)展，成為全球性共同關注的引領型技術之一。在人工智能行業(yè)發(fā)展的進程中，數(shù)據(jù)的潛在價值得到進一步凸顯，作為人工智能技術的基礎資源，對其進行有效的數(shù)據(jù)安全保護是保障人工智能獲得更大發(fā)展的重要工作之一。當前全球各地都積極重視人工智能的數(shù)據(jù)安全保障問題，從“國家戰(zhàn)略”、“法律法規(guī)”、“標準規(guī)范”及“技術發(fā)展”等各個層面都做制定相應的措施，從而有效保障數(shù)據(jù)安全。本文圍繞人工智能數(shù)據(jù)安全治理和技術發(fā)展進行探索，以期能夠為我國的人工智能發(fā)展和數(shù)據(jù)安全的有效治理提供參考。

關鍵詞：人工智能;數(shù)據(jù)安全;數(shù)據(jù)安全治理;技術發(fā)展

在信息技術全面推動下，人工智能技術在全球范圍內獲得了更大發(fā)展，已經(jīng)從探索期邁向成長期，與之相關的各類技術以及產(chǎn)業(yè)均處于重要的轉型和發(fā)展階段。在此發(fā)展背景下，數(shù)據(jù)本身所表現(xiàn)出來的價值越來越大，同時數(shù)據(jù)安全的風險也進一步增加，如何通過有效的技術實現(xiàn)對公民權益、用戶隱私、商業(yè)機密以及知識產(chǎn)權等重要數(shù)據(jù)的有效保護，打造覆蓋多主體、多維度的數(shù)據(jù)安全保障模式，已經(jīng)成為一個全球性共同關注的熱點話題。

一、人工智能數(shù)據(jù)安全治理的基本概述

（一）人工智能的基本概述。人工智能是一門以數(shù)學為基礎，同時又涉及到計算機、生物、心理、語言以及哲學等交叉性學科的一門綜合性技術，能夠使機器表現(xiàn)出“智能”特征，從而實現(xiàn)自動化、智能化操作，能夠產(chǎn)生更好的體驗感。人工智能的核心因素要素包括“算法”、“算力”和數(shù)據(jù)。根據(jù)中國電子技術標準化研究院的《人工智能標準化白皮書》（2018版）的定義，人工智能領域包含的關鍵技術較多，比如機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機、視覺、人機交互、生物特征識別以及虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等。目前，在無人駕駛、個人助理以及金融電商、醫(yī)療教育等各大領域都已經(jīng)開始應用人工智能，為許多行業(yè)注入了全新的發(fā)展動力。

（二）數(shù)據(jù)安全治理的基本概述。人工智能為社會發(fā)展帶來全新的發(fā)展機遇，但同時也帶來了較大的數(shù)據(jù)安全風險。需要針對數(shù)據(jù)安全風險采取相應的技術，實現(xiàn)對風險的有效控制和管理，從而保證相關數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)安全技術的治理，包含的內容較豐富，不僅僅需要通過一些數(shù)據(jù)安全保護的工具或產(chǎn)品組成的解決方案，同時還要從戰(zhàn)略發(fā)展、業(yè)務拓展應用以及人員的安全和風險管理等進行全局考慮，從數(shù)據(jù)安全保證機制的管理制度的確立到具體工具的使用，要對整個數(shù)據(jù)生命周期采取有效措施，對相關數(shù)據(jù)進行分級、分類管理。針對不同的數(shù)據(jù)安全，要求采取具體的安全手段，從而形成評估、加固、治理三位一體的完整性數(shù)據(jù)安全保障體系。

二、人工智能數(shù)據(jù)安全治理技術的發(fā)展

（一）制定數(shù)據(jù)安全治理技術的標準，促進技術科研。在人工智能技術得到持續(xù)發(fā)展，在各個行業(yè)得到廣泛應用的背景下，世界各國都高度重視人工智能的數(shù)據(jù)安全保護問題，從國家戰(zhàn)略層、法律法規(guī)層、標準制定的層面以及技術科研的層面采取行之有效的措施，以期能夠打造多位一體的、安全性更強的數(shù)據(jù)安全保護機制。我國也高度重視人工智能行業(yè)數(shù)據(jù)安全的標準化制度建設，專門成立了國家人工智能標準化總體組，對全國人工智能數(shù)據(jù)安全標準化工作進行統(tǒng)籌協(xié)調和宏觀層面的規(guī)劃布局。就目前而言，在我國范圍內涉及到人工智能數(shù)據(jù)安全的科研領域大致分為三大類，第一類是數(shù)據(jù)安全隱私保護視域下的數(shù)據(jù)安全標準，能夠為數(shù)據(jù)安全的治理提供基礎性技術的參考。第二類是基于人工智能技術開發(fā)過程中和工程具體應用場景下的安全標準，包括終端、環(huán)境、平臺和算法等不同的工程環(huán)節(jié)，提出了具體的數(shù)據(jù)安全要求。第三類是針對于各類應用場景的標準，例如物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、自動駕駛以及生物特征識別等等，從而對數(shù)據(jù)安全起到指導和約束作用。

（二）針對數(shù)據(jù)全生命周期展開研究，重點攻關數(shù)據(jù)安全防御機制。進一步加強數(shù)據(jù)安全治理技術的研究和技術開發(fā)，能夠進一步提高對數(shù)據(jù)安全的保護能力。目前，針對于人工智能中可能出現(xiàn)了數(shù)據(jù)以及隱私安全問題，有相關的解決方法和防御手段，能夠在一定程度上緩解風險，比如保護隱私的機器學習技術，目前斯坦福大學、麻省理工學院等相關學術機構都在開展該項技術不同關鍵點的技術研究。同時，還有數(shù)據(jù)偏見檢測技術、數(shù)據(jù)生成技術、減少數(shù)據(jù)要求的技術、針對數(shù)據(jù)投毒的防御技術等等。在未來，還需要進一步加強創(chuàng)新人工智能數(shù)據(jù)安全技術的科研力度，進一步加強理論知識的學習和技術研發(fā)，充分利用國家專項以及社會基金等組成科研經(jīng)費，通過“產(chǎn)-學-研”的方式聯(lián)合開展相關技術的深入研究。針對人工智能數(shù)據(jù)安全風險可能產(chǎn)生的機理和防御機制，進行重點科研，進一步突破小樣本學習、差分隱私、聯(lián)邦學習等目前市面上人工智能數(shù)據(jù)保護核心關鍵技術，不斷完善人工智能開源學習的框架，提供科研平臺，鼓勵相關企業(yè)能夠根據(jù)我國市場的優(yōu)勢加快科研，進一步完善人工智能開源平臺的生態(tài)圈以及產(chǎn)業(yè)鏈的建設。

總結：

綜上所述，在人工智能技術持續(xù)發(fā)展的未來，有效突破數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)，是推動行業(yè)獲得更大發(fā)展的重要因素。同時，這也是一個極其復雜的大型工程，需要進一步加強對于風險的分析，在人工智能數(shù)據(jù)全生命周期的各個環(huán)節(jié)進行有效科研，不斷提升數(shù)據(jù)安全的保護能力，從而保證整個產(chǎn)業(yè)鏈和供給鏈的安全性。

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