人工智能安全的数据治理和数据分析-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了人工智能安全的数据治理和数据分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-705006.html

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