导图社区 人工智能数据安全治理建议
从发展与安全并重、完善法规制度、常态化监督检测、技术手段建设、人才培养几个方面给出人工智能数据安全治理建议。
"数据出境合规指南:从顶层设计到地方实践,一文掌握关键要点!我国已构建以《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》为核心的数据跨境监管体系,配套出台《数据出境安全评估办法》《标准合同办法》等实施细则。自贸试验区积极探索差异化路径,如上海临港发布智能网联汽车数据清单,天津、北京推出负面清单管理模式。企业需关注申报规则、风险自评估及备案要求,福建省等地已出台标准合同备案具体流程。配套模板工具(如评估报告范本、承诺书模板)为实操提供有力支撑。"
这是一篇关于数据出境 安全相关政策的思维导图,主要内容包括:1.上位法、行政法;2、部委规章;3、地方规章
网络安全保险相关政策、标准、研究、及已备案的网络安全保险215款产品和涉及的21家保险公司。
社区模板帮助中心,点此进入>>
互联网9大思维
安全教育的重要性
组织架构-单商户商城webAPP 思维导图。
个人日常活动安排思维导图
域控上线
西游记主要人物性格分析
17种头脑风暴法
python思维导图
css
CSS
人工智能数据安全治理建议
(一)发展与安全并重
加强数据资源建设,发展中解决安全问题
规避数据偏见
规避数据权属等数据安全问题
提升数据安全治理能力,促进安全发展
基于人工智能数据安全风险研究,依托现有数据安全管理机制和技术手段
规避训练数据污染、数据智能窃取等数据安全风险
(二)完善相关法律法规及制度规范
推进人工智能和数据安全相关立法工作
对人工智能相关数据过度采集、偏见歧视、资源滥用、深度伪造等突出问题进行规制
完善人工智能数据安全相关部门规章
针对各领域关键突出人工智能数据安全风险,制定和细化相关部门规章
算法设计
产品开发
成果应用
明确数据安全要求
开展人工智能数据安全监督检查
加强对人工智能数据收集、使用、共享等高风险环节安全监督检查,定期开展安全审计
规范人工智能数据安全事件应急、调查取证方法和程序
(三)常态化人工智能数据安全监督检查
完善数据安全监督机制
通过线上线下多种方式实施监督检查,及时发现和防范 安全隐患
建立技术手段监测手段和社会公众监督渠道
开展人工智能数据安全检测评估
建立人工智能数据安全检测评估平台
制定人工智能产品、应用和服务的数据安全检测评估方法和指标体系
研发安全检测评估工具集,通过测试验证提升人工智能产品安全性和成熟度
(四)技术手段建设
强人工智能数据安全保护基础理论研究和技术研发
突破小样本学习、联邦学习、差分隐私等人工智能数据安全保护核心关键技术
开展人工智能技术在数据安全治理领域的应用研究和产品技术研发
建立完善人工智能开源学习框架,增强框架内置数据安全设计和技术措施。
(五)培养复合人工智能数据安全人才
建立健全人工智能数据安全人才培养机制
加强企业内部人工数据安全人才培训
加强国内外人工智能数据安全人才引进