《電子技術應用》
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数据集安全:内涵、挑战与防护策略
网络安全与数据治理
彭文华
国家工业信息安全发展研究中心
摘要: 结合政府公共服务、医疗监控、军事等多领域实践案例,系统剖析数据集采集、预处理、标注、训练应用及模型输出各阶段面临的安全风险;通过对比数据安全与数据集安全的核心差异,提炼针对性防控逻辑及具体手段。研究发现,数据集安全是数据安全在AI场景下的深化延伸,当前面临数据偏见、投毒攻击、对抗干扰等特有风险,且不同领域风险呈差异化特征。构建“技术—管理—合规”数据集全链路风险闭环管控体系,可有效提升AI领域数据集安全防护能力,为AI应用安全发展提供理论与实践指导。
中圖分類號:TP13;TP309文獻標志碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2026.06.008中文引用格式:彭文華.數據集安全:內涵、挑戰與防護策略[J].網絡安全與數據治理,2026,45(6):57-65.
英文引用格式:Peng Wenhua.Dataset security:connotation,challenges,and protection strategies[J].Cyber Security and Data Governance,2026,45(6):57-65.
Dataset security:connotation,challenges,and protection strategies
Peng Wenhua
China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team
Abstract: Drawing on multidomain case studies from government public services,medical surveillance,and military applications,it systematically analyzes security risks encountered during dataset collection,preprocessing,labeling,training/application,and modeloutput stages.By contrasting datasets security with traditional data security,this paper distills targeted prevention logics and concrete countermeasures.The research reveals that dataset security is an AIspecific extension of data security,currently facing unique risks such as data bias,poisoning attacks,and adversarial interference,with risks profiles varying significantly across sectors.Establishing a fullchain "technologymanagementcompliance" closedloop riskcontrol system for datasets can effectively enhance AI dataset security and provide both theoretical and practical guidance for the secure development of AI applications.
Key words : artificial intelligence; AI security; dataset security; dataset risk

引言

AI技術的飛速發展,使得數據集成為驅動其進步的核心要素。數據集的質量與安全直接決定了AI模型的性能與可靠性。然而,隨著AI應用的日益廣泛,數據集安全問題隨之凸顯。數據泄露會侵犯個人隱私與公共利益,數據投毒、對抗攻擊等惡意行為則可能導致模型決策失效,甚至引發國家安全風險。數據集安全防護的緊迫性與重要性日益凸顯。

當前,各領域已逐步意識到數據集安全的核心價值,相關研究與實踐探索陸續展開,但仍存在諸多不足。王鵬等提出:AI+數據集的開發和人工智能發展都需要堅實的安全合規專業能力的支持。目前,許多企業在數據資源流通和AI應用開發方面存在較為顯著的安全合規短板[1]。

政府開放數據作為政務領域AI數據集的重要來源之一,其安全問題備受關注。周靜虹等從零信任視角出發,提出了政府開放數據的安全風險治理模式[2]。但如何適配AI模型訓練的特殊需求,實現安全與利用的平衡,仍需進一步探索。

在健康醫療領域,熊勁光等指出,健康數據的分類分級是數據安全治理的基礎[3],但其成果尚未完全轉化為適配AI數據集全流程的防護方案。

軍事領域同樣面臨嚴峻的數據集安全挑戰。陸正之等研究表明,軍事智能模型依賴海量數據驅動,但深度學習的不可解釋性使得對抗攻擊技術能夠對軍事數據安全構成嚴重威脅[4]。

現有研究多聚焦單一領域或單一類型風險,缺乏對AI領域數據集安全內涵的系統界定,以及跨領域風險特征的整合分析,難以形成普適性與針對性兼具的防護體系。基于此,本文立足AI領域數據集全生命周期,系統梳理數據集安全的內涵與風險,結合各領域實踐經驗,提出全鏈路防護策略,以期填補現有研究空白,為AI數據集安全保障提供理論支持與實踐參考。


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作者信息:

彭文華

(國家工業信息安全發展研究中心,北京100040)

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