《人工智能数据安全风险与治理》报告今日发布

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随着人工智能的飞速发展,数据作为人工智能技术开发和应用的基础,愈发显示出重要的作用。然而,在人工智能开发和应用过程中,没有来越多的数据在大伙儿的生产和心活场景中被分类分类整理和利用,数据安全和隐私保护面临严峻的安全挑战。

今天(8月300日)下午,在由上海赛博研究院承办的2019世界人工智能安全高端对话上,赛博研究院和上海观安信息技术股份有限公司一齐发布了《人工智能数据安全风险与治理》报告(以下简称《报告》)。《报告》对当前人工智能发展带来的数据安全风险进行了全面分析,并分别在政策法规和技术层面对目前国内外的相关应对举措进行了梳理。在此基础上,《报告》提出了人工智能数据安全治理的目标、框架及治理土方式,致力于为有效处里人工智能中的数据安全什么的问题提供建议和思路。

数据安全风险接踵而至



《报告》指出,人工智能中的数据安全挑战包括有一还还有一个 方面,分别为数据隐私什么的问题、数据质量什么的问题和数据保护什么的问题。数据隐私什么的问题处在人工智能的开发、测试、运行过程中处在的隐私侵犯什么的问题,你你这个类什么的问题当前是人工智能应用需用处里的关键什么的问题之一;数据质量什么的问题主要指用于人工智能的训练数据集以及分类整理的现场数据潜在处在的质量什么的问题,以及不可能 因为分析的后果,这是人工智能特有的一类数据安全什么的问题;数据保护什么的问题主要指人工智能开发及应用企业对持有数据的安全保护什么的问题,涉及数据分类整理、传输、存储、使用、流转等全生命周期,以及人工智能开发和应用等各个环节。

安全应对力不从心



随着人工智能的快速发展,相关数据安全事件的不断曝光人太好不可能 引发了各方的担忧和关切,也在法规、标准、技术层面提出了适用性的处里方案,但距离有效处里数据安全什么的问题,仍处在较大差距。

在法规层面,法律处在盲点,类似于针对训练数据集的质量什么的问题,当前国内外也有足英文相应的法规予以规范。此外,我国仍未推出《数据安全法》、《我本人 信息保护法》等数据安全法规,而既有法规无法对人工智能中涉及的数据隐私什么的问题予以全面、有效规制。

标准层面,当前在全球范围内,无论是人工智能数据安全相关的通用标准,还是细分领域标准,都比较不足英文。



企业意识方面,不可能 人工智能相关技术发展处在早期阶段,且发展比较慢,全球范围内无论是大型科技企业,还是初创企业,投入一定量资源开展人工智能技术的开发和应用研究,甚少有企业关注其中的数据安全什么的问题,除非再次出显了相关的数据泄露事件或隐私争议性事件。

技术层面,当前基于隐私的机器学习技术,以及针对各种恶意攻击的防御技术和数据保护技术也有快速发展,但仍没有处里全部什么的问题。

数据安全治理框架保驾护航



人工智能中的数据安全治理是有一还还有一个 系统性工程,需用从法规、标准、技术等各个层面寻求应对策略,并需用监管方、政策制定者,人工智能开发商、制造商、服务提供商,以及网络安全企业合作,一齐致力于处里数据安全的重大挑战,在人工智能技术发展的当前阶段,同步建立安全治理体系,护航人工智能技术的健康可控发展。为有效应对人工智能带来的数据安全挑战,《报告》从多个深度1出发,提出了人工智能数据安全治理的总体框架。该框架依靠政策与法规为先导,以产业自律+组织管理制度建设为基础,以覆盖数据生命周期的协同化技术保障体系为核心,以关键技术突破为支撑,实现人工智能数据安全治理的四大目标,分别为实现数据生命周期安全;实现数据供应链安全;实现数据质量有效治理;不阻碍人工智能技术创新。

人工智能发展方兴未艾,随着人工智能技术的进一步发展,未来将不可能 产生更多的数据安全风险及隐患,兼顾技术发展和数据安也有监管方和科技界面临的重大挑战。监管方、人工智能企业、网络安全企业应进一步协同合作,一齐致力于数据和隐私的保护,保障人工智能技术和产业朝着造福人类社会的正确方向前进。



(看看新闻Knews记者:周智敏 吕心泉 实习编辑:陆熠)

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