人工智能数据安全白皮书
我们都知道，数据是驱动人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一。故而，数据的安全风险与否，成为了影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。而部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。
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，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，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。
一、人工智能数据安全概述
（一）人工智能安全
当前，由人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，正在对经济发展、社会进步、国家治理等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家和全球产业界高度重视并积极布局，人工智能迎来新的发展浪潮。然而，技术进步往往是一把“双刃剑”，本项目组在《人工智能安全白皮书（2018年）》中提出人工智能因其技术的局限性和应用的广泛性，给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来风险，并对国家政治、军事和社会安全带来诸多挑战。与此同时，人工智能因其突出的数据分析、知识提取、自主学习、智能决策等能力，可在网络防护、数据管理、信息审查、智能安防、金融风控、舆情监测等网络信息安全领域和社会公共安全领域有许多创新性应用。为有效管控人工智能安全风险并积极促进人工智能技术在安全领域应用，可从法规政策、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。
（二）人工智能数据安全内涵
1、人工智能与数据
人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。现阶段，以深度学习为代表的人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据为驱动。谷歌研究提出，随着训练数据数量级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈线性上升。牛津大学国际发展研究中心将大数据质量和可用性作为评价政府人工智能准备指数的重要考察项。美国欧亚集团咨询公司将数据数量和质量视为衡量人工智能发展潜力的重要评价指标。
另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。
人工智能在人们日常生活和企业生产经营中大规模应用，获取、收集和分析更多用户和企业数据，促进人工智能语义分析、内容理解、模式识别等方面技术能力进一步优化，更好地实现对收集的海量数据进行快速分析和分类管理。而且，人工智能对看似毫不相关的海量数据进行深度挖掘分析，发现经济社会运行规律、用户