当前，随着大数据和云计算等新一代信息技术的发展成熟，人工智能技术和应用获得重大突破性进展，并快速向各个行业和领域渗透。其中，数据是人工智能技术开发和应用的基础，人工智能算法模型在开发训练时需要海量经过良好标注的数据作为支撑，并依赖于训练数据的丰富程度。数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响。然而，随着越来越多的数据在人们的生产和生活场景中被收集和利用，数据安全和隐私保护成为人工智能系统在开发和应用过程中面临的严峻安全挑战。如何兼顾数据安全和人工智能技术发展成为各国棘手的难题。本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梳理，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分析。在此基础上，报告提出了人工智能数据安全治理的目标、框架及治理措施，致力于为有效解决人工智能中的数据安全问题提供建议和思路。
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