【精品】2019年人工智能安全大数据报告PPT(获奖作品)图文
【精品】2019年基于AI的处理系统优化关键技术大数据报告PPT(获奖作品)图文
中心骨干人员
研究内容
各类处理器芯片体系结构、大规模系统体系结构(云计算、大数据、边缘 计算等)、系统软件、及其应用研究(人工智能和大数据分析应用)。
内容一:FPGA体系结构及应用系统 研究(大数据系统或云计算系统)
内容二:GPGPU体系结构及人工智 能系统(如自动驾驶系统)研究
内容三:移动CPU集群体系结构及 边缘计算(如物联网应用)研究
基于AI的大数据系统优化
Research Center of Heterogeneous Intelligent Computer Architecture and Systems (HICAS), SIAT, CAS 研究员
提纲
异构智能计算中心简介 计算机系统发展对配置(设计)的挑战
处理器发展 计算系统发展 基于人工智能的大数据系统高维配置优化 磁盘大数据系统配置优化 (TPDS2015) 内存大数据系统配置优化 (ASPLOS2018) 基于人工智能的CPU性能大数据挖掘与配置优化(MICRO2018) 基于人工智能的GPGPU微体系结构设计(TCAD2017) 软件定义云计算边缘操作系统
影响性能的因素越来越多,设计空间急剧增大! 高维配置问题!
计算机系统发展
影响性能的同种因素越来越多,设计空间也急剧 增大!
高维配置问题!
多假设
分析模型
性能模型发展
次多假设
统计推理模型
少假设
机器学习模型
观察
理论分析
模拟
大数据
机器学习模型在计算系统研究中越来越重要!
典型例子
Modern cluster systems have many configuration parameters
Spark (~160), Hadoop (~190) Hbase (~200), Redis (~80), Kubernetes (~250) …
【精品】2019年联通5G创新应用实践大数据报告PPT(获奖作品)图文
网
2018年:具备试验或试商用级别设备,
CU/DU合设
络/
只能进行NSA阶段试验
芯
2019年底:具备稳定的商用级别设备
EPC+
片
智能终端:
/终 端
2019Q1:试商用NSA单模小批量上市
2019Q3:SA/NSA的多模终端小批量上市
11月 芯片 开始 支持
2019年底:5G手机开始批量上市
NSA
Q1芯片
开始支持 SA
Q2
Q3
CU/DU合设/分离 5GC
Q1/Q2 终端厂家 发布5G终
端
Q3 多模终端
小批量上 市
Q4
Q4 多模终端 开始批量
上市
标
Rel-15
Rel-16
准 R15标准(eMBB为主):17.12完成5G架构及 R16标准(同时支持eMBB和uRLLC):2018年6月启动,预计2019年
垂直行业市场
使能车联网、智慧制造、智慧医疗 、智慧教育、智慧城市等垂直行业
社会数字化转型基础
构建和物理世界对应的数字世界, 推动各行业数字化转型
通信网的重构
5G不仅仅是移动网,将带来整个通信网的重构,服务2C和2B:
1、以DC为中心的网络架构 2、新的无线网 3、云化、集中化的核心网(NFV)
4、灵活调度、大带宽的传送网(SDN) 5、AI化运营 6、以2C为主服务2C+2B
CU/DU合设
络/
只能进行NSA阶段试验
芯
2019年底:具备稳定的商用级别设备
EPC+
片
智能终端:
/终 端
2019Q1:试商用NSA单模小批量上市
2019Q3:SA/NSA的多模终端小批量上市
人工智能安全ppt
2. 数据脱敏
通过数据清洗、数据脱敏 等技术,对敏感数据进行 掩码、替换等处理,降低 数据泄露风险。
4. 数据恢复与备份
建立数据恢复和备份策略, 防止数据丢失,确保数据 安全。
5. 安全合规
遵守国家和行业的数据保 护法规,确保人工智能应 用符合安全要求。
3. 安全审计
对数据访问、存储等操作 进行日志记录,定期进行 安全审计,及时发现和处 理安全事件。
人工智能安全发展趋势
1. 人工智能安全标准与规范
人工智能安全标准与规范 随着人工智能的广泛应用,安 全问题日益突出。为确保人工 智能的安全性,各国政府和国 际组织纷纷推出相应的安全标 准与规范。这些标准涵盖了数 据保护、隐私保护、算法透明 度、安全可控性等多个方面, 旨在规范人工智能的研发、使 用和管理,以提高其可靠性和 安全性。
政府、企业和个人需 要共同努力,加强人 工智能安全法规建设, 提升技术防护能力, 培养安全意识,确保 人工智能的可持续发
展。
2. 持续关注人工智能安全领域的发展与挑战
结论:人工智能安全领域的发展与挑战 人工智能安全是一个充满挑战的领域。我们必须 持续关注其发展趋势,特别是围绕数据隐私、算 法歧视、决策透明度等问题。我们必须研究各种 算法和技术,以解决其中的安全漏洞和滥用现象。 政策制定者和技术开发者需要携手合作,以确保 AI的安全应用。同时,随着AI的普及,对AI的监 管和伦理考虑也日益重要。通过深入了解AI安全 领域,我们可以更好地保障人工智能技术的健康 发展,防止潜在的安全风险和滥用行为。
结论
1. 人工智能安全的重要性与紧迫性
1. 重要性
人工智能安全直接关 系到数据隐私、算法 歧视、模型偏见等问 题,对国家安全、经 济发展和社会稳定具
人工智能行业分析报告汇报PPT
企业竞争与合作模式
行业竞争现状与预测
针对人工智能行业的竞争现状和预测,我们可以从市场规模和增长速度两个方面来进行深入分析。 市场规模方面,根据市场研究机构的报告,2019年全球人工智能市场规模已经超过2000亿美元,预计将在2025年达到一万亿美元的水平,年复合增长率高达40%以上。 增长速度方面,以全球市场为例,人工智能在2019年的增长速度超过了20%,其中以图像识别和语音识别技术应用最为广泛,而在未来几年内,自然语言处理、机器学习和深度学习等技术 将迅速崛起。 综合来看,随着新技术的不断涌现和政策环境的支持,人工智能市场将继续保持快速增长态势,这为各类企业和投资者提供了良好的发展机遇。
案例分析与评估
人工智能应用案例分析
1. 行业应用案例细分:人工智能在不同行业的应用案例数不尽相同,我们对行业应用案例进行了细分。对于制造业、金融业、医疗保健业、教育业、零售业等主要行业,我们分别列出了其常见的人工智能应用案例, 例如智能制造、货币欺诈检测、基因诊断、自适应学习、智能售货机等。通过这种细分分析,更清晰地了解了人工智能在各个行业内的应用场景。 2. 人工智能应用案例数据分析:我们对近几年国内外关于人工智能应用的案例进行了数据分析,包括案例数量、行业占比、技术难度等方面。结合实际数据,我们可以看到人工智能应用案例数量呈逐年增长的趋势, 而其中以金融业和制造业应用最为广泛,占据总案例数量的将近一半。此外,在人工智能应用案例中,自然语言处理、机器视觉、语音识别等技术难度较大的领域也越来越得到关注。 3. 人工智能应用未来发展趋势:未来一段时间内,人工智能应用将更多地走向“使能化”,即以人工智能作为一种技术手段来提升人工智能的应用效果,而不是单纯地以人工智能作为一种技术来实现特定的功能。同 时,跨领域融合将成为人工智能应用的新趋势,例如将人工智能和云计算、物联网、区块链等技术相结合,实现更高效、更完整的智能应用体系。
2019年人工智能投资市场研究大数据报告PPT(完整版)(完整版)图文
然而,2018年 “资本寒冬”雪上加霜,65%的人 工智能投资机构仅有过一次投资……种种迹象似乎 表明,因深度学习而进入“二次革命”的人工智能 的创业窗口期正在关闭。
研 究 报 告
2019中国人工智能 投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
序言
INTRODUCTION
如果说八年前中国的人工智能企业如同“小荷才露 尖尖角”,那么在2019的今天早已是“百花齐放 春满园”。
◆ 从2017-2018年的变化可以看出,对人工智能领域的投资依旧增长;公众舆论中 “人工智能”话题的关注热度与学术曲线走势基本持平。
5
智库 2019中国人工智能投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
16个行业、1093家人工智能企业,2018年创业热潮趋缓
目录
CONTENTS
04
中国人工智能企业图景
1.1 中国人工智能学术、投资、公众 舆论增长变化情况
1.2 历年中国人工智能企业新创公司 数量及行业分布
1.3 中国人工智能企业与相关政策颁 布的地域分布
1.4 中国13项人工智能技术应用比重
与各行业的分布对应情况
10 中国人工智能投资市场 总览
2.1 私募市场投资整体情况 2.2 一级行业投资分布
八年来,人工智能浪潮从最初的兴奋高涨到逐步冷 却,投资市场趋于饱和。当人们重新审视这个笼罩 着“AI光环”的绚烂气泡,将仰望未来前景的双眼 聚焦于当下现实,回归理性,增速放缓,是人工智 能投资市场必然经历的事情。
【精品】2019年字节跳动Dorado大数据报告PPT(获奖作品)图文
Dorado 遇到的问题:管理时间依赖
● 设定时间场景 ○ 固定执行周期频率:分钟/小时/天/周/月/... ... ○ 灵活设置开始时间:Cron 表达式
● 解决方案:Time Checker ○ 延迟队列 ○ “分布式 Crontab”
Cron 表达式可以帮助用户灵活控制调度周期。
● 数据依赖场景:上游任务为常驻任务/托管在其它平台/... ... ○ Hive Partition ○ HDFS Label File ○ … ...
● 解决方案:Sensor Checker ○ Sensor Task:数据依赖 -> 任务依赖 ○ Sensor Instance:“按需”创建、自动重跑 ○ 轮询检查
Dorado 需要解决的核心问题:调度“一个”“大” DAG
● 任务能在正确的时间点提交 ○ 上游已完成 ○ 设定时间已到达
● 任务能找到自己影响的下游 ○ 数据修复 ○ … ...
A1
A2
A3
… ...
B1
B2
B3
B4
… ...
… ...
… ...
… ...
Dorado 遇到的问题:管理任务依赖
Dorado 遇到的问题:降低调度延迟
● 调度延迟根源 ○ 轮询间隔 ○ 延迟大小跟任务量正相关
● 解决方案:Event Handler ○ 轮询 -> 事件驱动 ○ Instance Events:初始化/成功/失败/... … ○ 收益:10min 级 -> 秒级 … ...
Dorado 遇到的问题:降低调度延迟
● 解决方案:Event Handler ○ 轮询 -> 事件驱动 ○ Instance Events:初始化/成功/失败/... … ○ 收益:10min 级 -> 秒级 … ...
2019年 5G为人工智能与智能制造赋能行业研究数据报告PPT(获奖作品)图文
5G三大亮点之三:多天线
二、5G主要体系架构
Massive MIMO(大规模天线)
设计 准则
u 充分考虑前向兼容性
u 系统实现方式灵活可配 u 高低频统一设计
天线数越多,噪声和干扰趋于0
8 Antennas
64 Antennas
4G
4G
Pre 5G
5G
二、5G主要体系架构
(二)重要支撑是边缘计算
470M-790M 1.8G-2.1G
当前频谱
3.5G
6G – 100G 高频
5G频谱
二、5G主要体系架构
中国电信运营商5G频段
二、5G主要体系架构
5G三大亮点之一:毫米波
二、5G主要体系架构
5G三大亮点之二:微基站
二、5G主要体系架构
Ultra Dense Network (超密集组网)
二、5G主要体系架构
2011~
机器1.0 识别
半自2.0 动化
非接3.0 触式
智能4.0 识别
三、5G加速人工智能
人脸识别流程
三、5G加速人工智能
大数据智能挖掘
根据特征在数据库中精准搜索
智能风控四个流程
§文本挖掘 §机器学习 §聚类分析 §自然语言处理 §预测算法
三、5G加速人工智能
人工智能技术基础条件:计算和数据(云计算和大数据)
三、5G加速人工智能
AlphaGo怎么做到的?
三、5G加速人工智能
人工智能再度受到社会各界关注
三、5G加速人工智能
2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》
三、5G加速人工智能
六大重点任务
构建开放协同的 人工智能科技创新体系
2019人工智能发展报告
2019人工智能发展报告2019 Report of Artificial Intelligence Development清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地2019年11月编写委员会(按姓氏拼音排序)主编:李涓子唐杰编委:曹楠程健贾珈李国良刘华平宋德雄喻纯余有成朱军责任编辑:景晨刘佳编辑:毕小俊程时伟韩腾侯磊刘德兵刘越骆昱宇麻晓娟仇瑜王若琳徐菁技术支持:北京智谱华章科技有限公司1 编制概要 (1)1.1 编制背景 (1)1.2 编制目标与方法 (3)2 机器学习 (4)2.1 机器学习概念 (4)2.2 机器学习发展历史 (6)2.3 机器学习经典算法 (7)2.4 深度学习 (21)2.4.1 卷积神经网络 (24)2.4.2 AutoEncoder (26)2.4.3 循环神经网络RNN (28)2.4.4 网络表示学习与图神经网络(GNN) (30)2.4.5 增强学习 (32)2.4.6 生成对抗网络 (34)2.4.7 老虎机 (35)2.5 人才概况 (37)2.6 代表性学者简介 (39)2.6.1 国际顶级学者 (40)2.6.2 国内知名学者 (50)2.7 论文解读 (60)2.7.1 ICML历年最佳论文解读 (63)2.7.2 NeurlPS历年最佳论文解读 (71)3 计算机视觉 (85)3.1 计算机视觉概念 (85)3.2 计算机视觉发展历史 (87)3.3 人才概况 (89)3.4 论文解读 (91)3.5 计算机视觉进展 (105)4 知识工程 (107)4.1 知识工程概念 (107)4.2 知识工程发展历史 (108)4.3 人才概况 (111)4.4 论文解读 (113)4.5 知识工程最新进展 (129)5 自然语言处理 (131)5.1 自然语言处理概念 (131)5.2 自然语言的理解发展历史 (132)5.3 人才概况 (133)5.4 论文解读 (136)5.5 自然语言处理最新进展 (153)6 语音识别 (155)6.1 语音识别概念 (155)6.2 语音识别发展历史 (156)6.3 人才概况 (158)16.4 论文解读 (160)6.5 语音识别进展 (173)7 计算机图形学 (175)7.1 计算机图形学概念 (175)7.2 计算机图形学发展历史 (175)7.3 人才概况 (178)7.4 论文解读 (181)7.5 计算机图形学进展 (194)8 多媒体技术 (197)8.1 多媒体概念 (197)8.2 多媒体技术发展历史 (198)8.3 人才概况 (200)8.4 论文解读 (203)8.5 多媒体技术进展 (215)9 人机交互技术 (217)9.1 人机交互概念 (217)9.2 人机交互发展历史 (218)9.2.1 简单人机交互 (218)9.2.2 自然人机交互 (219)9.3 人才概况 (222)9.4 论文解读 (225)9.5 人机交互进展 (239)10 机器人 (241)10.1 机器人概念 (241)10.2 机器人发展历史 (242)10.3 人才概况 (245)10.4 论文解读 (247)10.5 机器人进展 (260)11 数据库技术 (263)11.1 数据库概念 (263)11.2 数据库技术历史 (264)11.3 人才概况 (266)11.4 论文解读 (269)11.5 数据库技术重要进展 (287)12 可视化技术 (289)12.1 可视化技术概念 (289)12.2 可视化技术发展历史 (290)12.3 人才概况 (294)12.4 论文解读 (296)12.5 可视化进展 (313)12.6 可视化应用 (315)12.6.1 社交媒体可视化 (315)12.6.2 体育数据可视化 (316)12.6.3 医疗数据可视化 (318)13 数据挖掘 (321)13.1 数据挖掘概念 (321)13.2 数据挖掘的发展历史 (323)13.3 人才概况 (324)13.4 论文解读 (326)13.5 数据挖掘进展 (337)14 信息检索与推荐 (339)14.1 信息检索与推荐概念 (339)14.2 信息检索和推荐技术发展历史 (341)14.3 人才概况 (345)14.4 论文解读 (348)14.5 信息检索与推荐进展 (362)15 结束语 (365)参考文献 (366)附录 (372)3编制概要1编制概要1.1编制背景21世纪前两个十年,在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下,人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。
人工智能总结PPT
AI主要技术分支简介
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支,通过训练模型使计算机具备预测和决策 能力。它涉及监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
自然语言处理
自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,包括语音识别、文 本分类、机器翻译等任务。
计算机视觉
计算机视觉关注于让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策, 如目标检测、图像识别等。
未来家庭服务机器人展望
多功能集成
未来的家庭服务机器人将具备更 多的功能,如清洁、烹饪、看护 等,以满足不同家庭成员的需求
。
智能化提升
随着人工智能技术的不断进步, 家庭服务机器人将更加智能化, 能够主动学习和适应家庭成员的
生活习惯和喜好。
情感交互与陪伴
未来的家庭服务机器人将更加注 重与家庭成员之间的情感交互和 陪伴,成为家庭生活中不可或缺 的一部分。同时,它们还将具备 更高的安全性和隐私保护能力,
健康管理
AI可以根据个人的健康数据,提供 个性化的健康管理和预防保健建议 。
教育行业:个性化教学和评估
个性化教学
AI可以根据学生的学习情 况和兴趣爱好,提供个性 化的教学资源和辅导方案 。
在线教育
AI技术可以支持在线教育 平台的智能推荐、语音识 别、虚拟教师等功能,提 升在线教育效果。
智能评估
AI可以自动批改作业和试 卷,减轻教师负担,同时 提供更客观、准确的评估 结果。
为了提高目标检测与跟踪的准确性和实时性,研究者们不断探索新的算法和优化方法,如引入注意力机制、 利用时序信息等。
三维重建和虚拟现实结合探讨
01.
02.
03.
三维重建技术
三维重建是指从二维图像中恢复出三 维场景或物体的过程,是计算机视觉 领域的重要研究方向,可应用于虚拟 现实、增强现实等领域。
【精品】2019年5G云化虚拟现实大数据报告PPT(获奖作品)图文
图表索引
图 1 5G 三大应用场景及商用落地时序 ..................................2 图 2 5G 产业链框架视图 ..............................................5 图 3 虚拟(增强)现实产业地图.......................................9 图 4 虚拟现实沉浸体验阶梯..........................................12 图 5 虚拟现实“五横两纵”技术架构..................................12 图 6 端到端网络切片实现机理........................................18 图 7 5G QoS 机制图 .................................................18 图 8 5G 云化虚拟现实技术树 .........................................22 图 9 5G 云化虚拟现实关键技术成熟度曲线 .............................23 图 10 5G 云化虚拟现实技术路标 ......................................25 图 11 本地/4G/5G+VR/AR 方案对比 ....................................28 图 12 VR/AR 服务器在 5G 网络上部署的两种基本方案及其时延 ............29 图 13 3GPP Rel15、16、17 实现的主要功能和性能 ......................30 图 14 诺基亚贝尔实验室预测的 5G 增强、B5G/6G 主要功能和性能..........30 图 15 5G+MR 全息教室特性 ...........................................32 图 16 5G+MR 全息教室网络架构 .......................................33 图 17 5G+VR 演唱会全景直播网络架构 .................................34 图 18 5G 云化虚拟现实工业远程协助网络架构 ..........................36 图 19 5G+VR/AR 云游戏网络架构 ......................................37
人工智能课件PPT模板
自然语言 基于自然语言处理技术,对人类自然语言进行分析、理解、 生成、翻译,实现自然的人机对话交互
PA R T. 0 4
研究的价值
Your life can be enhanced, and your happiness enriched, when you choose to change your perspective.
人工智能的应用
Your life can be enhanced, and your happiness enriched, when you choose to change your perspective.
AI的研究价值
繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是 需要人 类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一 方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
PA R T. 0 3
人工智能的应用
Your life can be enhanced, and your happiness enriched, when you choose to change your perspective.
人工智能的应用
Your life can be enhanced, and your happiness enriched, when you choose to change your perspective.
IBM中国研究院院长沈晓卫: 2017年人工智能将服务于10亿人
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
图 1 人工智能安全体系架构图 1
人工智能数据安全白皮书(2019 年)
(二) 人工智能数据安全内涵
1、人工智能与数据 人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面,海量优质数据助 力人工智能发展。现阶段,以深度学习为代表的人工智能算法设计与 优化需要以海量优质数据为驱动。谷歌研究提出,随着训练数据数量 级的增加,相同机器视觉算法模型的性能呈线性上升。牛津大学国际 发展研究中心将大数据质量和可用性作为评价政府人工智能准备指 数的重要考察项1。美国欧亚集团咨询公司将数据数量和质量视为衡 量人工智能发展潜力的重要评价指标2。另一方面,人工智能显著提 升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。 人工智能在人们日常生活 和企业生产经营中大规模应用,获取、收集和分析更多用户和企业数 据,促进人工智能语义分析、内容理解、模式识别等方面技术能力进 一步优化,更好地实现对收集的海量数据进行快速分析和分类管理。 而且,人工智能对看似毫不相关的海量数据进行深度挖掘分析,发现 经济社会运行规律、用户心理和行为特征等新知识。基于新知识,人 工智能进一步提升对未来的预测和对现实问题的实时决策能力,提升 数据资源利用价值,优化企业经营决策、创新经济发展方式、完善社 会治理体系。 2、人工智能数据安全 数据安全是人工智能安全的关键。 数据成为本轮人工智能浪潮兴 起发展的关键要素。人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资
人工智能数据安全 能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已 成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着 政府人工智能战略布局的落地实施,全球人工智能发展正进入技术创 新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段,深刻改变着国家政治、 经济、社会、国防等领域的运行模式,对人类生产生活带来翻天覆地 的变化。
人工智能数据安全白皮书(2019 年)
一、 人工智能数据安全概述 (一) 人工智能安全
当前,由人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾, 正在对经济发展、社会进步、国家治理等方面产生重大而深远的影响。 世界主要国家和全球产业界高度重视并积极布局,人工智能迎来新的 发展浪潮。然而,技术进步往往是一把“双刃剑”,本项目组在《人 工智能安全白皮书(2018 年)》中提出人工智能因其技术的局限性和 应用的广泛性,给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来风 险,并对国家政治、军事和社会安全带来诸多挑战。与此同时,人工 智能因其突出的数据分析、知识提取、自主学习、智能决策等能力, 可在网络防护、数据管理、信息审查、智能安防、金融风控、舆情监 测等网络信息安全领域和社会公共安全领域有许多创新性应用。为有 效管控人工智能安全风险并积极促进人工智能技术在安全领域应用, 可从法规政策、标准规范、技术手段、安全评估、人才队伍、可控生 态等方面构建人工智能安全管理体系。
本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发,首次提出人工智能数 据安全的体系架构,在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情 况的基础上,总结了国内外人工智能数据安全治理现状,研究提出了 我国人工智能数据安全治理建议。
目录
一、 人工智能数据安全概述.................................1 (一) 人工智能安全 ......................................1 (二) 人工智能数据安全内涵...............................2 (三) 人工智能数据安全体系架构...........................3 二、 人工智能数据安全风险.................................5 (一) 人工智能自身面临的数据安全风险.....................5 (二) 人工智能应用导致的数据安全风险.....................7 (三) 人工智能应用加剧的数据治理挑战....................11 三、 人工智能数据安全应用................................13 (一) 人工智能与数据安全治理............................13 (二) 人工智能在数据安全治理中的应用....................15 四、 国内外人工智能数据安全治理动态......................23 (一) 国内外人工智能数据安全战略规划情况................24 (二) 国内外人工智能数据安全伦理规范情况................28 (三) 国内外人工智能数据安全法律制定情况................30 (四) 国内外人工智能数据安全技术发展情况................32 (五) 国内外人工智能数据安全标准规范情况................34 五、 人工智能数据安全治理建议............................36 (一) 明晰发展与安全并举的治理思路......................36 (二) 引导社会遵循人工智能伦理规范......................37 (三) 建立人工智能数据安全法律法规......................37 (四) 完善人工智能数据安全监管措施......................38 (五) 健全人工智能数据安全标准体系......................39 (六) 创新人工智能数据安全技术手段......................39 (七) 培养复合人工智能数据安全人才......................40