作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 研究背景及意义
随着人工智能的普及和应用，越来越多的个人和组织使用基于机器学习、深度学习等技术进行各种各样的业务决策、工作指导和服务推荐。然而，随之而来的安全问题也逐渐显现出来，尤其是在对模型训练、模型部署、模型迭代、模型交付等环节中，安全风险逐步成为一个重要的考虑因素。如何在人工智能安全问题面前不被“蒙骗”，建立可靠的数据治理与数据分析体系，确保数据安全、数据的准确性和数据的完整性，成为当前热点话题之一。 本文试图回答以下几个问题：
- 什么是数据治理和数据分析？它们为什么重要？
- 数据治理和数据分析有哪些作用？
- 在数据治理和数据分析过程中的关键技术难点和挑战？
- 如何构建端到端的人工智能安全数据治理平台？
- 为什么要选择开源方案？
- 采用开源方案之后，如何管理数据集成、数据流动、数据存储、数据共享、数据访问和数据安全问题？
1.2 相关研究
根据相关的研究可以分为以下三类： - 数据集成与数据管理（Data Integration and Management）
- 数据流动和血缘分析（Data Flows and Attribution Analysis）
- 针对深度学习的安全威胁检测方法（Security Threats Detection Methods for Deep Learning） 基于这几方面的研究，作者提出了自己对于人工智能安全数据治理的理解：
1.2.1 数据集成与数据管理
目前的数据集成与数据管理主
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