数据集安全：内涵、挑战与防护策略-AET-电子技术应用

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。

关键词： AI AI安全数据集安全数据集风险

中图分类号：TP13；TP309文献标志码：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2026.06.008中文引用格式：彭文华.数据集安全：内涵、挑战与防护策略［J］.网络安全与数据治理，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技术的飞速发展，使得数据集成为驱动其进步的核心要素。数据集的质量与安全直接决定了AI模型的性能与可靠性。然而，随着AI应用的日益广泛，数据集安全问题随之凸显。数据泄露会侵犯个人隐私与公共利益，数据投毒、对抗攻击等恶意行为则可能导致模型决策失效，甚至引发国家安全风险。数据集安全防护的紧迫性与重要性日益凸显。

当前，各领域已逐步意识到数据集安全的核心价值，相关研究与实践探索陆续展开，但仍存在诸多不足。王鹏等提出：AI+数据集的开发和人工智能发展都需要坚实的安全合规专业能力的支持。目前，许多企业在数据资源流通和AI应用开发方面存在较为显著的安全合规短板［1］。

政府开放数据作为政务领域AI数据集的重要来源之一，其安全问题备受关注。周静虹等从零信任视角出发，提出了政府开放数据的安全风险治理模式［2］。但如何适配AI模型训练的特殊需求，实现安全与利用的平衡，仍需进一步探索。

在健康医疗领域，熊劲光等指出，健康数据的分类分级是数据安全治理的基础［3］，但其成果尚未完全转化为适配AI数据集全流程的防护方案。

军事领域同样面临严峻的数据集安全挑战。陆正之等研究表明，军事智能模型依赖海量数据驱动，但深度学习的不可解释性使得对抗攻击技术能够对军事数据安全构成严重威胁［4］。

现有研究多聚焦单一领域或单一类型风险，缺乏对AI领域数据集安全内涵的系统界定，以及跨领域风险特征的整合分析，难以形成普适性与针对性兼具的防护体系。基于此，本文立足AI领域数据集全生命周期，系统梳理数据集安全的内涵与风险，结合各领域实践经验，提出全链路防护策略，以期填补现有研究空白，为AI数据集安全保障提供理论支持与实践参考。

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作者信息：

彭文华

(国家工业信息安全发展研究中心，北京100040)

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