在數(shù)字經濟蓬勃發(fā)展的浪潮中，數(shù)據要素已然成為驅動經濟社會創(chuàng)新發(fā)展的核心引擎。從智能制造到智慧城市，從電子商務到金融科技，數(shù)據要素的深度融合與廣泛應用，正以前所未有的力量重塑著產業(yè)格局與經濟形態(tài)。

然而，隨著數(shù)據規(guī)模化應用與跨境流動加速，安全漏洞、隱私泄露、數(shù)據篡改等風險日益凸顯。如何構建可信、可控、可追溯的數(shù)據要素體系，已成為關乎數(shù)字經濟健康發(fā)展的“必答題”。

數(shù)字經濟發(fā)展的一日千里，隨之而來的是對數(shù)據引發(fā)的安全隱患擔憂。特別是在人工智能時代，數(shù)據的質量和安全是提升模型性能的基礎。確保數(shù)據安全合規(guī)、穩(wěn)定可靠，是當前相關技術發(fā)展亟待解決的問題。企業(yè)在探索人工智能應用時，不僅要關注模型的準確性和效率，還要確保數(shù)據采集、傳輸、加工及處理信息的各個環(huán)節(jié)都符合法律法規(guī)要求。

一、數(shù)據安全，大模型發(fā)展的生命線

（1）數(shù)據質量決定模型性能上限

人工智能模型的性能提升高度依賴數(shù)據質量。OpenAI 研究顯示，高質量標注數(shù)據可使模型準確率提升 20%-30%，而低質量數(shù)據則可能導致模型出現(xiàn) "災難性遺忘"。

例如，在自動駕駛領域，特斯拉 FSD 系統(tǒng)每月需處理超過 1 億英里的駕駛數(shù)據，任何標注偏差都可能引發(fā)嚴重安全事故；醫(yī)療影像 AI 模型的訓練數(shù)據若存在隱私泄露風險，將直接威脅患者權益。這種數(shù)據敏感性使得安全問題成為人工智能應用落地的核心制約因素。

（2）數(shù)據安全合規(guī)是商業(yè)化前提

從技術維度看，人工智能的數(shù)據安全風險呈現(xiàn)顯著特征：數(shù)據采集階段存在過度收集、非法爬取等隱患；傳輸過程中面臨中間人攻擊、數(shù)據劫持風險；模型訓練環(huán)節(jié)易遭受投毒攻擊、數(shù)據投毒等惡意篡改；應用階段存在數(shù)據濫用、隱私泄露等問題。某金融機構的反欺詐模型曾因訓練數(shù)據被植入惡意樣本，導致誤判率激增 40%，直接經濟損失超千萬元。

二、全鏈路數(shù)據治理與可靠性建設的措施

（1）技術層面

數(shù)據加密：采用先進的加密算法對數(shù)據進行加密處理，確保數(shù)據在傳輸和存儲過程中的安全性。例如，SSL/TLS協(xié)議用于保障網絡通信安全，AES加密算法用于數(shù)據存儲加密。

訪問控制：建立嚴格的訪問控制機制，對數(shù)據的訪問進行身份認證和授權管理。只有經過授權的人員才能訪問相應的數(shù)據，防止非法訪問。

數(shù)據備份與恢復：定期對數(shù)據進行備份，并建立完善的數(shù)據恢復機制。在數(shù)據丟失或損壞時，能夠及時恢復數(shù)據，確保數(shù)據的可靠性。

（2）管理層面

制定數(shù)據安全管理制度：明確數(shù)據安全管理的責任和流程，規(guī)范數(shù)據的收集、存儲、使用和共享等環(huán)節(jié)。

加強人員培訓：提高員工的數(shù)據安全意識，加強對員工的數(shù)據安全培訓，使其掌握數(shù)據安全的基本知識和技能。

開展安全評估與審計：定期對數(shù)據安全狀況進行評估和審計，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據安全隱患。

（3）法律層面

完善法律法規(guī)：制定和完善數(shù)據安全相關的法律法規(guī)，明確數(shù)據安全的責任和義務，加大對數(shù)據違法行為的處罰力度。

加強監(jiān)管執(zhí)法：加強對數(shù)據安全的監(jiān)管執(zhí)法，嚴厲打擊數(shù)據泄露、篡改等違法行為，維護數(shù)據市場的秩序。

三、典型實例：構建數(shù)據要素安全與可靠性的保障體系

標貝（青島）科技有限公司作為人工智能產業(yè)基礎層的數(shù)據資源服務商，在實踐中摸索出了一套完善的解決方案，建立起有效的數(shù)據安全防御策略與應急處理機制，并持續(xù)完善健全相關管理規(guī)范和制度。

1、合法授權與最小必要原則，構建最安全的數(shù)據工場

標貝科技數(shù)據安全方案主要分為“場地獨立”“授權準入”“外設禁入”“安全溯源”的場地安全體系，以及“最小權限”“授權準入”、“數(shù)據不落地”、“集中管控”的數(shù)據安全防護體系。方案整體采用“云、網、端”架構，aDesk云桌面平臺作為PC資源池，提供業(yè)務處理終端安全接入平臺，終端通過VPN通道連接總部云桌面實現(xiàn)業(yè)務操作，全方位保障辦公場地和數(shù)據生產安全。

在數(shù)據安全監(jiān)控機制方面，標貝科技部署下一代防火墻。實行非授權網絡設備禁止接入網絡原則，如入侵防御、威脅情報分析等，對非法爬蟲、數(shù)據泄漏事件及時發(fā)現(xiàn)和告警，加強對內網安全、業(yè)務安全的防御。并通過嚴格的上網行為管理，對數(shù)據分級分類與重要數(shù)據識別，對用戶訪問數(shù)據庫行為的記錄、分析和匯報，事后生成合規(guī)報告、事故追根溯源，實現(xiàn)操作全方位審計。

2、精細化項目管理確保服務質量

同時為了兼顧數(shù)據質量，標貝科技還設立了嚴格的數(shù)據標準化管理流程。依托天津、長春、青島等多個工業(yè)級數(shù)據基地，及時響應客戶需求。

標貝科技數(shù)據項目管理流程覆蓋了需求評估、立項培訓、分配任務、標注流轉、到質檢和最后驗收的整套機制。項目經理全程跟蹤數(shù)據生產流程，每個環(huán)節(jié)由相應專業(yè)人員來把控數(shù)據標注的質量和時間節(jié)點，保證最后數(shù)據交付的質量。

未來，隨著AI大模型技術的進步和應用場景的縱深拓展，數(shù)據要素將在經濟社會發(fā)展中發(fā)揮更加重要的作用。以標貝科技為代表的數(shù)據服務企業(yè)，需要以“數(shù)據安全為底座、模型性能為塔尖”的理念重構技術體系。只有將合規(guī)要求轉化為競爭優(yōu)勢，方能在全球AI競賽中行穩(wěn)致遠。正如OpenAI首席科學家Ilya Sutskever所言：“沒有高質量的安全數(shù)據，再先進的算法也只是空中樓閣。”——這或許是對這個時代最清醒的注解。

審核編輯 黃宇