数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、泄露、损坏或篡改的技术和措施。随着信息技术的广泛应用，数据安全在保障个人隐私、企业机密和国家安全等方面扮演着至关重要的角色。数据安全涉及到加密、身份认证、访问控制等多个方面，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性和完整性。
人工智能如今已广泛应用于法庭、医院、机场、银行等行业，成为众多现代企业王冠上的明珠。然而，在量子计算时代，保护这些人工智能系统变得越来越困难。
IoT技术为城市的基础设施、居民生活、公共安全、交通管理等多个领域提供了实时数据支持，是实现智慧城市的基石。
本文将深入探讨在云时代，统一数据安全的重要性、面临的挑战以及实现路径。
基于深度学习的数据安全与可追溯性增强主要关注利用深度学习技术保护数据隐私、防止数据泄露，并确保数据来源的可追溯性。
随着AI技术的蓬勃发展，一系列复杂而严峻的挑战也逐渐浮现，如同暗流涌动，潜藏在技术进步的浪潮之下，亟待我们正视与解决。
漏洞利用首次超过网络钓鱼，并且正在赶超凭证滥用，成为最主要的初始访问媒介。
2025年，生成式人工智能将在多个领域实现突破性应用，不仅改变内容创作、科学研究和教育医疗等行业的面貌，还将重塑人类的创造力和创新模式。
国家数据局对数据产权、数据产权登记、数据持有权、数据使用权等20个数据领域常用名词作了官方释义。
来自国家网络安全主管部门、高校、科研院所、国有企业及民营企业界的专家学者，投票评选出了2025年网络安全十大发展趋势。
联邦学习和边缘计算是两种相互补充和协同的技术，它们可以在嵌入式AI系统中实现数据隐私保护的新范式。