目前，人工智能已深入融合到经济和社会发展的各个方面。尽管人工和生活的深刻变化，但它也已成为与高级发展和安全有关的主要领域。但是，人工智能培训数据的质量存在问题，包括错误信息，概念内容和偏见视图，这会导致数据资源污染，并为人工智能安全带来新的挑战。数据是人工智能的基础。人工智能的三个主要要素是算法，计算强度和数据。其中，数据是培训AI模型的主要元素，也是AI应用程序的主要资源。 - 为AI的Modelo提供了原材料。大数据为AI模型提供了足够的培训材料，使他们能够了解内部法律和数据模式，并实现语义理解，明智的决策和发电内容。在同时，数据还驱动人工智能继续优化性能和准确性，并实现模型的升级以满足新需求。 - 影响AI模型的性能。 AI模型对数量，质量和差异数据的要求很高。足够的数据是大型模型中进行全面培训的要求；高精度数据，完整性和一致性可以有效避免模型的不当行为；涵盖许多字段的不同数据可能是MAP The Model处理实际复杂情况的能力。 - 扩展AI模型的应用。增加数据资源的丰富性已加速了“人工智能 +”行动的实施，并有效地促进了人工智能与各种经济和社会领域的深刻融合。它不仅发展并发展了新的生产力，而且还促进了我国家的科学和技术的发展RY和升级，一般的生产力跳跃。数据污染会影响安全线。高质量的数据可以显着提高模型的准确性和可靠性，但是一旦安全性安全性。 - 放置有害内容。 “数据中毒”行为产生的肮脏数据（例如篡改，小说和重复）会干扰训练阶段的调整模型参数，削弱模型性能，降低其准确性，甚至引发有害输出。研究表明，当培训数据集中只有0.01％的错误文本时，模型内容的有害输出增加了11.2％。尽管错误的文本有0.001％，但有害产出将相应增加7.2％。 - 造成递归污染。人工智能数据所产生的不正确内容可能是随后的模型培训的数据来源，形成了连续的“污染遗产的效果”。目前，Internet AI生成的内容量大于人们所学的真正的nilit，并且大量的低质量和非用途数据被淹没，从而导致世代相传的AI培训中数据集错误信息的积累，最终是认知模型本身的能力。 - 带来真正的风险。数据污染还可以引发一系列实际风险，尤其是在金融市场，公共安全和医疗健康领域。在财务领域，犯罪分子使用AI来发展错误信息，造成数据污染，这可能会导致异常的破坏 - 股票价格变化，从而导致新型的市场操纵风险；在公共安全领域，数据污染很容易干扰公众的意识，误导公众舆论和挑衅社会。在媒体和健康领域，数据污染可能导致该模型产生不正确的诊断和治疗建议，这不仅威胁了患者的生存，而且会使伪科学的传播恶化。为人工智能数据建立稳定的基础 - 加强资源管理并防止污染。基于“网络安全法”，“数据安全法”和“个人信息保护信息”，我们将建立对AI数据和分层保护系统的分类，以防止生成肮脏的数据并有效防止AI数据安全威胁。 - Astrang评估评估风险并确保数据循环。加强对人工智能安全风险的总体评估，并确保在整个生命周期中（例如Collexthat），存储，交付，使用，交换和备份数据安全。同时，加速了安全安全风险的人工系统，并继续改善全面的数据安全保证。 - 结束清洁和维修，并制定管理框架。根据法规和标准定期清洁并调整受污染的数据。制定特定的政策根据相关法律，法规和行业标准清洁数据。逐渐开发一个模块化，监视和测量的数据管理框架，以实现持续的质量管理和控制。在中央委员会党的强大领导下，随之而来的习近平作为主要机构，国家安全器官将充分执行国家安全的一般概念，与那些拥有-katuexpengive部门的人合作，以避免在人工智能领域的数据污染风险，继续在法律方面发展安全和数据安全，并继续制定稳固的国家安全范围。