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人工智能安全的数据治理和数据分析

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 研究背景及意义

随着人工智能的普及和应用,越来越多的个人和组织使用基于机器学习、深度学习等技术进行各种各样的业务决策、工作指导和服务推荐。然而,随之而来的安全问题也逐渐显现出来,尤其是在对模型训练、模型部署、模型迭代、模型交付等环节中,安全风险逐步成为一个重要的考虑因素。如何在人工智能安全问题面前不被“蒙骗”,建立可靠的数据治理与数据分析体系,确保数据安全、数据的准确性和数据的完整性,成为当前热点话题之一。 本文试图回答以下几个问题:

  • 什么是数据治理和数据分析?它们为什么重要?
  • 数据治理和数据分析有哪些作用?
  • 在数据治理和数据分析过程中的关键技术难点和挑战?
  • 如何构建端到端的人工智能安全数据治理平台?
  • 为什么要选择开源方案?
  • 采用开源方案之后,如何管理数据集成、数据流动、数据存储、数据共享、数据访问和数据安全问题?## 1.2 相关研究 根据相关的研究可以分为以下三类:
  • 数据集成与数据管理(Data Integration and Management)
  • 数据流动和血缘分析(Data Flows and Attribution Analysis)
  • 针对深度学习的安全威胁检测方法(Security Threats Detection Methods for Deep Learning) 基于这几方面的研究,作者提出了自己对于人工智能安全数据治理的理解:### 1.2.1 数据集成与数据管理 目前的数据集成与数据管理主

本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131950794
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