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《人工智能安全測評白皮書(2021)》(以下簡稱“白皮書”)日前正式發布，提出了包含安全目標、安全風險、安全測評和安全保障四大維度的人工智能安全框架，指引相關組織有序開展人工智能安全實踐。

　　人工智能作為引領未來的戰略性技術，已成為帶動產業轉型升級、推動經濟高質量發展的重要引擎，給經濟社會和生產生活帶來深刻變革。隨著人工智能技術的廣泛應用，其安全問題愈發突出。

　　國家工業信息安全發展研究中心聯合瑞萊智慧等企業共同編制《人工智能安全測評白皮書(2021)》，為人工智能與實體經濟的安全融合提供有力支撐，進一步提升中國人工智能安全保障能力。

　　國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍表示，近年來，中國人工智能產業蓬勃發展，產業生態日趨完善、技術實力逐步增強、融合發展不斷深入、安全治理備受重視，已成為助力經濟轉型、推動產業升級、促進社會發展的重要驅動力量。

　　白皮書全面梳理了人工智能安全背景、趨勢和范圍，分析了人工智能安全與可信賴的關系，提出了包含安全目標、安全風險、安全測評和安全保障四大維度的人工智能安全框架，指引相關組織有序開展人工智能安全實踐。

　　白皮書還詳細介紹了現有人工智能安全測評標準、機構和工具情況。其中，人工智能安全平臺RealSafe也被收錄其中，它是業內首個針對人工智能模型的殺毒軟件。

　　此外，白皮書從技術和行業的角度以實踐案例的形式展示了應對人工智能安全風險的解決方案，以供相關人工智能技術、產品、服務提供方和應用方參考，提升自身安全風險防控能力。(完)

當前，以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代，數據成為了推動社會經濟發展的核心動能， 數據驅動的數字中國、數字政府和企業數字化轉型正在悄然重塑經濟活動和社會活動。

數據治理作為數據的核心管理手段和管理范式，得到了政府、企業、個人的高度關注， 伴隨著 理論、法律、政策、產業的一系列實質性變化 ，各方正在將數據治理納入到 政務活動、企業治理、經營管理等領域， 數據治理的理念、法規、方法、工具也得到了蓬勃發展。

數字經濟的高質量發展有賴于科學完整的數據治理體系，業界需要 指導性強、可實踐落地的數據治理方法論。 中國通信標準化協會積極 將標準化 理念 引入數據治理，搭建了數據治理標準化體系框架，支撐各項法規政策落實、指導行業發展、引導技術進步、滿足全新需求，以數據標準推動建立全新的規則秩序。

本白皮書系統介紹了數據治理的概念、意義、治理范圍和治理原則，詳細闡述了數據治理標準化的總體進展、典型標準和需求挑戰，搭建了數據治理標準體系框架，提出了后續工作建議 。

2021年7月9日，由中國電子技術標準化研究院、全國信標委人工智能分委會和上海市人工智能標準化技術委員會主辦的2021世界人工智能大會“共話標準，驅動產業——標準化分論壇”在上海成功舉辦。分論壇發布了《人工智能標準化白皮書》。

黨中央、國務院高度重視新一代人工智能發展。習近平總書記指出：“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶 動性很強的‘頭雁’效應”。“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球 科技競爭主動權的重要戰略抓手”。為應對新冠肺炎疫情的沖擊，黨中央 國務院將新型基礎設施建設上升為國家戰略，其中重要的一項就是人工智 能。國務院發布實施了《新一代人工智能發展規劃》等文件，以新一代人 工智能技術的產業化和集成應用為重點，以加快人工智能與實體經濟融合 為主線，著力推動人工智能技術、產業全面健康發展。

在政產學研用各方共同努力下，我國人工智能產業發展的成果顯著。一是創新能力不斷增強，圖像識別、智能語音等技術達到全球領先水平， 人工智能論文和專利數量居全球前列。二是產業規模持續增長，京津冀、 長三角、珠三角等地形成了完備的人工智能產業鏈。三是融合應用不斷深 入，智能制造、智慧交通、智慧醫療等新業態、新模式不斷涌現，對行業 發展的賦能作用進一步凸顯。

我國人工智能產業發展取得顯著成績的同時，面臨著不少困難和挑戰，比如底層技術存在較大欠缺、能夠實現商業價值的應用較少、與實體經濟的融合存在較高門檻等。《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》指出 要“強化標準引領，提升產業基礎能力和產業鏈現代化水平”。人工智能 產業的發展離不開標準的引領，扎實做好人工智能標準化工作，對突破核 心技術、加快應用落地、完善產業生態具有重要意義。

本白皮書在《人工智能標準化白皮書（2018版）》的基礎上，進一步提出了以下內容：一是從產業鏈的角度，分析了人工智能產業現狀及發 展趨勢；二是介紹了當前國際上普遍認可的系統生命周期模型、人工智能 生態系統框架和機器學習技術框架；三是梳理了國內外主要人工智能標準 化組織的重點工作；四是落實《國家新一代人工智能標準體系建設指南》 （國標委聯〔2020〕35號），形成人工智能標準體系框架及標準體系明細 表；五是結合標準化工作進展及標準體系建設情況，提出我國人工智能標 準化重點工作建議。

數據安全問題由來已久，尤其在數據上升為新型生產要素后，面臨的數據泄露風險和監管要求力度越來越大。然而，當前的行業數據安全治理處于發展初期，企業整體數據安全治理能力參差不齊，提升數據安全治理能力成為數字經濟時代的緊迫議題。

日前，在2021中國互聯網大會——數據治理高峰論壇上，中國信通院發布了《數據安全治理實踐指南（1.0）》（以下簡稱“指南”）。

由于數據本身具有流動性、多樣性、可復制性等不同于傳統生產要素的特性，數據安全風險在數字經濟時代被不斷放大，因此對數據安全治理的要求也越來越高。如何協調政府、行業、企業、個人等多元主體，形成協同共治機制？如何平衡數據開發利用和數據安全保護，實現發展與安全的齊頭并進？如何構建覆蓋數據全生命周期安全的治理框架？如何在各組織中落實數據安全治理的具體要求？這些都是當前數據安全治理面臨的重要問題。

本指南參考數據安全領域的相關標準，重點以中國互聯網協會T/ISC-0011-2021《數據安全治理能力評估方法》為基礎，闡述了數據安全治理的內涵；從組織如何落實數據安全治理要求的角度出發，提出數據安全治理總體視圖；按照數據安全治理目標、治理框架、治理實踐路徑分別提出落地建議，并對未來發展進行展望。此外，指南還收錄了部分企業開展數據安全治理的實踐經驗。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202107/t20210720_380788.htm

本白皮書分為四大部分：

• 第一部分介紹了數據資產管理的概述及變革中的數據資產管理呈現出來的特征趨勢；
• 第二部分從實踐角度出發闡述了數據資產管理的主要內容；
• 第三部分重點介紹了數據資產管理的實施步驟、實踐模式、技術工具和成功要素；
• 最后結合實踐經驗，介紹了電信、金融、政務、醫療和工業等相關領域的數據資產管理案例。

本白皮書在《數據資產管理實踐白皮書3.0》的基礎上，以全面盤點數據資產、不斷提升數據質量、實現數據互聯互通、提高數據獲取效率、保障數據安全合規、數據價值持續釋放等角度，通過權威數據和典型事件，生動剖析了數據資產管理的重點內容和目標。在原有管理職能的介紹下，嘗試說明數據資產化管理的關鍵活動步驟，并在實施步驟方面，增加了各實施階段的具體輸出物，并增加了“數據價值管理工具”和“數據服務管理工具”，更好的指導企業搭建數據資產管理平臺，開展數據資產管理相關工作。

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。