數據幾乎支撐著當今世界的方方面面，而生成、處理、共享或以其他方式處理的數據量也在逐年增加。據估計，全球90%的數據都是在過去兩年中產生的，超過80%的組織預計將在2025年管理ZB級別的數據，僅在2024年就會產生了147 ZB數據。從這個角度看，如果一粒米是一個字節，那么一ZB的米就可以覆蓋整個地球表面幾米厚。

　　數據爆炸意味著它能提供更有價值的洞察力，但同時也增加了漏洞或攻擊的可能性，并引發安全和數據合理使用的難題。因此，組織不僅要制定有效的管理策略，還要制定確保數據完整性的策略，尤其是用于開發模型或推動決策或創新的數據，這一點至關重要。

　　在這種情況下，數據溯源的概念——跟蹤每個數據點從源頭開始的移動和轉換——已經從錦上添花的防御措施逐漸發展成為網絡安全的關鍵組成部分。隨著企業不斷采用人工智能和機器學習技術，這一點變得尤為重要，因為只有底層的數據才是可信和可靠的。

　　數據完整性的堅實基礎

　　數據溯源是防止數據篡改和設計可信、合規安全系統的關鍵。在高層面上，這一過程涉及將元數據與數據加密綁定，以創建每個節點完整歷史的透明記錄，從而確保其完整性并幫助應對網絡威脅。溯源系統的工作原理是從起源點跟蹤數據到當前使用狀態的整個過程，從而創建一個不間斷的信任鏈。

　　當信息在系統中首次數字化時，需要標注上時間、日期、地點、源設備類型、隱私權等信息。然后，所有這些信息都會以加密方式與數據本身綁定，記錄不可更改的時間點。雖然當今的系統對數據來源的理解能力各不相同，但我們的目標是在整個系統的每個轉換點添加和重新綁定元數據。區塊鏈和其他分布式記賬等新興技術將成為這些防篡改系統的基礎。

　　未重視數據溯源的組織可能會根據不準確或被篡改的信息做出決策，從而導致負面結果，甚至損害客戶利益。就生成式人工智能和大型語言模型（LLM）而言，如果不能正確追蹤數據的歷史，也會導致版權問題。然而，如果企業成功實施了溯源系統，在數據的每一步都對其真實性進行評估，他們就能贏得客戶、合作伙伴甚至監管方的信賴，從而創造優勢。

　　增強人工智能的透明度

　　在各行各業中，運營中嵌入AI和ML系統的情況顯著增加。雖然這種創新提高了效率，但人工智能系統也容易受到威脅，從而損害數據完整性，而且這些威脅正變得越來越復雜。

　　想象一個使用基于人工智能的數字孿生技術來模擬和優化生產的智能工廠。只有當系統中使用的訓練數據準確、高時效時，這種方法才能發揮作用，因此數據的可信度至關重要。數據溯源系統可以讓工廠查看模型的源記錄，以及是否和何時對其進行了修改，從而讓工廠管理人員能夠驗證輸出結果，并更輕松地檢測數據保真度中的潛在威脅或基于時間的漂移。

　　遺憾的是，盡管數據溯源對于構建和維護可信的人工智能系統至關重要，但它并沒有得到應有的廣泛認可。部分原因是缺乏可遵循的廣泛標準，如今大多數模型幾乎都沒有實施或強制執行必要的要求，因此容易受到不法分子的威脅：

　　·數據中毒。不法分子可以破壞訓練數據，干擾模型的準確性或引入偏差。

　　·惡意訓練。萊迪思分享了一個關于汽車行業惡意訓練潛在后果的例子，其中提到了一項研究，研究中自動駕駛汽車中的人工智能系統被故意誤導，將停車標志識別為限速提高，這顯示了惡意訓練在現實世界中的危險性。

　　即使沒有外部干預，缺乏溯源洞察力也會給企業帶來很多問題，比如數據漂移。當算法所訓練的數據屬性發生變化，而模型沒有相應調整時，就會出現這種情況，從而降低輸出的準確性。維護數據溯源是確保這些系統的輸出長期可靠的最佳途徑。

　　FPGA初露鋒芒

　　為提高網絡彈性，系統設計人員可將FPGA 集成到數據溯源系統中。與固定功能的處理器不同，FPGA作為真正靈活、可重新編程的硬件，能夠進行并行處理和實時安全操作。其內置的安全功能，如加密和驗證機制，有助于在處理過程中保護和安全地標記數據。由于FPGA通常是系統數據的源點，因此在加密綁定過程中發揮著重要作用。此外，FPGA固有的靈活性允許對其進行編程和重新編程，可以隨著時間的推移執行特定任務。這種可定制性使企業能夠根據自身需求的變化，調整采集和管理溯源信息的方法。

　　FPGA還能優化系統性能，包括AI和ML模型。由于具有實時處理能力，FPGA能夠以最小的延遲管理不同來源的大量數據。這種處理速度可確保數據交易得到及時記錄和加密綁定，并確保溯源記錄反映最新信息，更好地為數據溯源提供支持。此外，FPGA可以并行執行許多操作。這使它們能夠同時實現收集數據、執行加密操作和監控安全性，而不會影響系統的性能。

　　量子計算的影響

　　由于加密操作對元數據綁定過程至關重要，因此所使用的加密算法必須面向未來。這個問題非常緊迫，因為量子計算的發展有可能對我們今天所依賴的經典非對稱加密保護造成巨大威脅。

　　為了在即將到來的量子計算機時代保護我們的數字數據，我們需要轉向后量子加密（PQC）這一新型加密技術。PQC算法使用不同以往的創新的數學模型，能夠抵御量子威脅。由于這種加密方法非常新穎，因此更加凸顯了FPGA的 “加密靈活性 ”。如果運行PQC算法的FPGA在現場部署后發現漏洞，可以更新編程而無需更換硬件。這種靈活性使FPGA成為向PQC過渡和遵守不斷變化的法規的先行者。

　　構建可信任的未來

　　隨著數據溯源越來越受關注，行業和政府標準機構需要制定新的溯源指南，要求至少在一定程度上披露模型的數據溯源完整性。不過，目前還不清楚這些措施最終會采取什么形式。

　　一種方案是根據數據溯源系統的穩健性對其進行分級，最底層代表缺乏數據溯源機制，最高層代表有明確記錄的信任鏈，概述數據點的歷史。同樣，合規性和執行機制也需要在此框架內進行評估，以降低與數據濫用相關的風險，確保透明度和問責制。此外還需要對這些標準的遵守情況進行獨立的第三方驗證，減少潛在的利益沖突，并確保達成評估數據溯源可信度的最佳實踐。

　　在不久的將來，隨著開發人員接受數據記錄后不得更改或刪除的理念，我們還可能看到不可變數據方案的實施越來越多。區塊鏈技術就是這樣一種解決方案，因為它具有去中心化的安全性和分布式屬性。在區塊鏈網絡中，每筆交易或每條數據都與前一筆交易或數據有加密鏈接，一旦交易被添加到區塊鏈中，就幾乎不可能被修改或刪除，從而形成不可更改的鏈條。

　　開發關鍵系統和推動重要決策離不開數據支持，因此企業必須能夠跟蹤并信任數據。人工智能系統的興起進一步強調了對有效數據溯源的需求，便于檢測對這些模型的威脅并確保其長期可靠性。2025年及以后，數據溯源將成為網絡安全、網絡彈性和網絡信任的基石，幫助企業識別數據完整性面臨的威脅，遵守新法規，并在客戶和合作伙伴網絡中建立信任。

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