人工智能系统中的数据安全与隐私保护研究-葫芦时刻

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人工智能系统中的数据安全与隐私保护研究

作者张普雷保仓

发表于 2025年8月

【关键词】AI；数据安全；隐私保护；技术应用；策略管理

引言

在当前AI快速发展的背景下，对个人信息的广泛收集、处理与应用已司空见惯。社会、企业和个体关注的焦点集中在数据安全与隐私保护问题上。数据泄露事件频发导致隐私侵权问题日益严重，亟须有效的安全技术和策略来保障数据隐私安全。本研究论文旨在分析当前AI技术领域内的安全隐患问题，并就此提出增强数据保护的技术策略与管理策略[1]。

一、AI系统中的数据安全现状

（一）数据安全挑战

针对AI系统，数据安全的问题涉及众多领域，带来了复杂的挑战。在数据搜集环节，安全性问题显得尤为重要。为了训练AI模型，通常需要汇集海量的数据集，而这些数据集中往往涵盖私密个人信息。采用不当的数据搜集手段可能引发个人隐私的无意暴露。对于AI系统而言，数据存储管理至关重要，其依赖的数据中心因存储大量数据而成为黑客攻击的热门目标，考虑到存储技术的复杂性，尤其是分布式存储系统，数据保护的难度随之增加。在数据传输的过程中，存在着被截取和篡改等安全威胁。在开放网络环境中，若数据在传输过程中未能进行加密处理，其被非法获取的可能性将显著提升[2]。

数据安全方面，AI系统的复杂性构成了一项挑战。在AI模型的构建过程中，算法的复杂度常常导致安全缺陷的隐蔽性极强，安全缺陷的隐蔽性使得预测与侦测变得困难。AI系统具备自动化及自我学习能力，这一特性可能导致系统在未受监控的环境下自主发展，进而无意中规避既定的安全防护手段[3]。

（二）安全漏洞案例分析

进一步的分析可以揭示在AI系统中数据安全所面临的挑战，在2019年，一家知名的AI公司所拥有的，用以储存百万用户脸部信息的数据库，遭受了一次未经许可的侵入，其间数以百万计的用户面部数据被擅自复制下载，这一事件的发生，暴露出了AI系统在处理数据存储及管理过程中所存在的安全漏洞，数据库系统面临风险，源于其安全保护机制的缺陷[4]。

在某一实例中，一家致力于自动驾驶技术的公司遭遇了网络安全威胁，黑客通过截取无线信号，在数据传送过程中对车辆导航系统实施了恶意篡改。该事件凸显了一个事实，即在数据传输过程中缺少了必要的加密手段，直接导致安全问题的发生。

案例显示，加强安全保护不仅涉及技术层面的提升，例如运用更高级别的加密措施、实施更严格的数据访问权限管理，同时包含管理层面的措施，诸如定期对数据操作进行安全性评估，并确保数据安全负责人员拥有充分的权力和配备以执行风险控制任务。采取集成技术手段与管理体系相结合的策略，将能显著提升对AI系统数据安全问题的预防能力。

二、数据隐私保护技术

（一）加密技术的应用

在AI领域，加密技术是维护数据隐私的基础之一。在AI数据处理领域，从早期的传统对称及非对称加密技术，发展到现今复杂的同态加密方法，技术的进步不断推动数据处理的安全性提升。在对称加密的机制下，数据的加解密运算快速进行，尤其适用于深度学习领域中对训练数据集进行安全保护；在数据传输过程中，采用非对称加密算法，借助于一对密钥中的公钥进行公开，以确保传输安全[5]。

在AI领域，同态加密技术扮演着至关重要的角色。该技术使得在加密的数据上直接执行计算成为可能，即便如此，计算的输出依然保持加密状态，仅有持有私钥的用户才能够对数据进行解密，并获取最终的计算结果。原始数据无需直接披露，即可实现数据处理，例如机器学习模型的训练与推断，从而显著提升数据隐私的保障程度。一家医疗健康公司利用同态加密这一技术手段，得以在无需查阅患者具体医疗信息的前提下，对患者的潜在疾病风险进行评估及预测。

（二）匿名化处理技术

匿名化处理技术旨在隐去或替代表示个体身份的数据元素，例如姓名、住址、电话号码等，以维护个人信息安全的技术手段。在数据隐私保护领域，该技术起到了关键作用，尤其是在医疗与社会科学的研究领域，当涉及数据集的发布或共享时，其重要性尤为凸显[6]。

常见的数据匿名化手段包括k匿名化，此方法通过对数据集内的信息进行调整，确保至少存在k个记录无法与特定个体区分开来。大型科技公司如Google和Apple等，已经广泛采用了一种名为差分隐私的技术，该技术通过在数据查询结果中引入噪声来保护数据集中个体的隐私[7]。

研究机构在进行患者医疗记录分析时，利用k匿名化技术处理，以保障发布数据集中个人身份无法被单独识别，即便数据遭泄露，攻击者亦无法直接获取任何个人信息。

三、法规与政策环境

（一）国际数据保护法规

在全球范围内，例如欧盟制定的通用数据保护条例（General Data Protection Regulation，GDPR）等数据保护法规，对AI领域中数据处理的安全性产生了显著的影响。根据GDPR，在处理任何源自欧盟居民的数据时，不论相关业务运营是否位于欧盟境内，所有机构均需保障信息的安全与个人隐私。GDPR规定，在产品和服务的设计阶段，数据处理者必须默认实施数据保护，并将数据保护措施纳入其中，以确保整个过程符合数据保护要求[8]。

GDPR对涉及AI的data processing实施了严格限制，特别是针对可能引发法律后果或产生显著影响的自动化决策过程，规定必须引入恰当的人工介入，并保障数据主体获得决策解释的权利。企业所面临的强制性规定，促使其在采用AI技术时，不仅需增强数据处理流程的明晰度，同时亦需提升AI决策逻辑的解释性。

（二）国内政策分析

自2017年起，中国开始实施网络安全法，该法律为AI领域中的数据安全问题提供了一个严密的法律框架。法律明文规定网络服务提供者在确保网络信息系统安全、预防数据泄露、毁坏及篡改方面必须采取特定技术及其他必要手段。依据该法律，任何组织和个人在进行个人信息的收集和使用时，必须遵循合法性、正当性和必要性原则，禁止任何违规行为。法律特别强调对用户数据与隐私的保护。

在2021年，中国公布实施了《中华人民共和国个人信息保护法》，该法对数据处理行为必须遵守的合法性标准进行了具体化规定，如保障个人信息主体的权益、删除与更正个人数据的权利，同时规定了数据处理方的义务，如执行数据保护影响评估等。

此研究展现了中国网络安全法自实施以来，在AI数据安全领域监管活动的详细情况及其所取得的成效，强调了法律法规在实践中的应用与效果。AI数据安全的监管活动相关内容，如表1所示。

这些数据表和分析表明，无论是在国际还是国内，法规对于指导和规范AI数据安全的实践都具有决定性的影响，严格的法律要求与高额的罚款有效地促进了数据保护措施的落实。

四、风险管理与应对策略

（一）风险评估模型

在AI系统领域，用于识别及分析潜在安全威胁的评估模型扮演着重要角色。构建一个能够有效识别和分析风险的模型，该模型大致包含数个关键阶段：对资产进行详细梳理，对威胁进行精准判定，识别潜在的脆弱性，对风险进行深入评估，并制定相应的风险缓解策略。针对AI系统，必须对数据安全和系统完整性给予特别关注，同时抵御旨在破坏的恶意行为。

资产识别：在信息安全领域，需对涉及个人身份、财务等敏感信息的数据采取优先级保护措施。

威胁评估：对这些资产进行分析，以识别潜在的威胁源，包括来自内部和外部的攻击。

脆弱性识别：对系统进行安全性评估，旨在发现可能被利用的安全缺陷。

风险评估：在评估安全风险时，需对威胁、威胁对系统弱点的利用及潜在损害程度进行分析。

风险缓解策略制定：依据风险评估结论，制定针对性的安全措施及应急方案。

（二）应对措施与策略

针对AI系统可能遭遇的数据安全威胁，公司和组织能够部署多种安全手段及策略进行防范，包括但不限于采用最新加密技术对数据实施保护，执行严格的身份验证与访问控制策略，以及定期扫描安全漏洞并更新软件。这些技术手段对数据安全至关重要。首先，制定严格的数据安全政策和程序，开展定期的安全培训和意识提升活动，以及建立应急响应和事故管理流程的行政行为是必不可少的。

在数据中心管理中，物理安全同样占据着不可或缺的地位。AI系统风险管理流程如图1所示。