数据安全

数据安全是指在数字信息的整个生命周期内，保护数字信息免遭未经授权的访问、破坏或窃取。 在整个生命周期内保护数字信息免遭未经授权的访问、破坏或盗窃。就以下方面而言 人工智能（AI）和 机器学习 (ML) 的背景下，这包括 保护用于模型训练的数据集、模型 本身以及它们所在的基础设施。实施强大的安全措施对于构建 人工智能的洞察力是可靠的。 从人工智能中获得可靠、安全的见解至关重要。如果没有这些保护措施，系统就很容易遭到破坏 会危及敏感的用户数据和算法的专有性。

数据安全在人工智能中的关键作用

数据是任何人工智能系统的基础资源。确保数据安全对于维护 操作完整性和用户信任。

• 保护敏感信息：人工智能模型通常会摄取大量敏感数据，包括 个人身份信息 (PII)、财务记录和健康统计数据。根据 GDPR 等法规，数据泄露可能会导致严重的法律制裁和重大的声誉损失。 GDPR等法规的严厉法律处罚，并造成重大声誉损失。
• 抵御对抗性威胁：不安全的模型容易受到 恶意攻击。 操纵输入数据，欺骗模型做出错误预测。安全协议有助于防止 "模型中毒"，即 训练数据受到污染，从而降低 性能或引入后门。
• 确保数据完整性：深度学习（DL）模型的输出质量 深度学习 (DL)模型的输出质量完全取决于其输入数据的 输入的真实性。安全措施可确保数据准确无误、不被篡改，从而防止在金融或医疗保健等高风险环境中出现错误。 金融或医疗保健等高风险环境中出现错误。
• 合规与治理：遵守既定框架，如 NIST 网络安全框架》等既定框架对于遵守法规至关重要。 合规。这些实践通常被整合到全面的 机器学习运营 (MLOps) 管道中，以保持严格的标准。

关键技术措施

有效的数据安全依赖于涉及软件和组织协议的多层防御策略。 协议。

• 加密：数据必须使用 数据在静止（存储）和传输（网络）时都必须使用加密技术进行混淆。 网络）都必须使用加密技术进行混淆。这样可以确保即使数据被截获，在没有解密密钥的情况下也无法读取。
• 访问控制：严格的 访问控制：严格的访问控制策略，如基于角色的访问控制（RBAC 控制（RBAC），限制只有经授权的人员和流程才能使用数据。
• 匿名化：在计算机视觉等领域 计算机视觉等领域 人脸或车牌等技术，在数据进入训练管道前对其进行匿名化处理。

下面的Python 代码段使用 cv2 OpenCV) 演示了如何对图像的特定区域应用高斯模糊。 这是对YOLO11 等模型检测到的敏感物体进行匿名处理的常用技术。

import cv2

# Load an image containing sensitive information
image = cv2.imread("street_scene.jpg")

# Define the bounding box coordinates for the area to blur [x1, y1, x2, y2]
box = [100, 50, 200, 150]

# Extract the Region of Interest (ROI) and apply a strong Gaussian blur
roi = image[box[1] : box[3], box[0] : box[2]]
blurred_roi = cv2.GaussianBlur(roi, (51, 51), 0)

# Replace the original area with the blurred version
image[box[1] : box[3], box[0] : box[2]] = blurred_roi

• 安全部署：利用安全环境进行 模型部署的安全环境，可防止未经授权的模型 提取或反转攻击。这是诸如 Ultralytics 平台等现代平台的主要特点。 等现代平台的主要特点，这些平台可管理训练和推理生命周期的安全性。

实际应用

数据安全是各行各业利用人工智能的基本要求。

• 医疗保健：在 人工智能在医疗保健领域的应用 医疗图像分析和 像HIPAA这样的法规要求对数据进行严格的 保护。医院必须对患者扫描进行加密并控制访问权限，以确保诊断模型不会泄露 私人健康历史。
• 汽车： 自动驾驶汽车依靠实时 物体探测来实现安全导航。确保 传感器的数据流至关重要，以防止黑客欺骗信号，从而引发事故。强大的 安全性可确保 汽车系统中的人工智能免受外部干扰。 干扰。

数据安全 vs. 数据隐私

数据安全和数据隐私虽然密切相关，但必须加以区分。 数据隐私。

• 数据安全是指用于保护数据免受恶意威胁的技术防御和组织措施（如防火墙、加密和 用于保护数据免受恶意威胁的技术防御和组织措施（如防火墙、加密和 Ultralytics 安全策略）。
• 数据隐私涉及有关如何收集、使用和共享数据的法律权利和政策（如同意书和用户权利）、 例如，同意书和用户权利）。

安全是隐私得以实现的机制；如果隐私政策所管辖的数据不能确保不被窃取，那么该政策就是无效的。 隐私政策是无效的。电子隐私信息中心 (EPIC) 等组织倡导这两个概念，并将其作为 电子隐私信息中心 (EPIC)等组织所倡导，也是 NIST 隐私框架的组成部分。