人工智能数据安全风险与治理
第一章 数据驱动AI革命· 数据质量风险 o 模型偏见问题（如人脸识别种族差异） o 数据质量评估维度：多样性/准确性/一致性 · 数据规模与性能 o GPT-3案例，45TB训练数据 o 分布式计算架构需求 · 监督学习依赖 o ImageNet标注数据集案例 o 标注成本与质量管控 第二章 AI系统安全挑战· 三大技术浪潮 o 符号主义（1950s-1980s） o 统计学习（1990s-2000s） o 深度学习（2006至今） · 新型安全威胁 o 数据投毒攻击 o 模型逆向攻击 o 对抗样本攻击 第三章 数据治理与防护· 国际法规框架 o GDPR与CCPA对比 o 阿西洛马AI原则 · 企业治理实践 o 数据安全委员会建设 o 阿里巴巴防投毒系统案例 第四章 数据安全技术方案· 行业解决方案 o 智能网联汽车加密方案 o 工业互联网访问控制策略 · 核心防护技术 o 联邦学习（微众银行FATE框架） o 同态加密（英特尔HE-Transformer） o 差分隐私（谷歌TensorFlow） 第五章 人员培训与意识提升· 意识测评指标 o 钓鱼攻击识别率 o 数据泄露应急响应时效 · 培训体系构建 o 三级培训机制：基础/专业/管理层 o 攻防演练实施方案 第六章 未来展望· 技术发展趋势 o 隐私计算技术突破 o 自动化安全审计 · 治理体系演进 o 跨境数据流动规范 o AI伦理准则落地
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