在人工智能技術飛速發展的當下，基礎軟件的開發已成為驅動整個AI產業鏈的核心引擎。隨著其應用的深度與廣度不斷拓展，與之伴生的數據安全風險也日益凸顯，構成了人工智能可持續發展必須面對的關鍵挑戰。對人工智能基礎軟件開發過程中的數據安全風險進行系統識別，并構建有效的治理體系，已成為當前產業界與監管機構的緊迫議題。

人工智能基礎軟件開發中的數據安全風險，主要貫穿于數據采集、處理、模型訓練及部署應用的全生命周期。在數據采集階段，海量訓練數據的獲取可能涉及個人隱私信息的違規收集或過度采集，若數據來源未經充分脫敏或匿名化處理，極易導致敏感信息泄露。在處理與訓練階段，集中化的數據存儲與復雜的計算過程面臨外部惡意攻擊（如數據投毒、模型竊取）和內部管理疏忽的雙重威脅，可能破壞數據完整性、損害模型性能，甚至引發系統性安全事件。在部署與應用階段，基于基礎軟件構建的AI系統若存在安全漏洞，可能導致模型推斷過程中隱私數據被逆向還原，或產生帶有偏見、歧視性的輸出，對社會公平與倫理規范造成沖擊。

針對上述風險，構建多層次、動態化的人工智能數據安全治理框架勢在必行。需推動 “安全與隱私設計” 原則前置。在基礎軟件開發的初始架構階段，就應嵌入數據加密、差分隱私、聯邦學習等隱私增強技術，從源頭降低數據暴露風險。應建立健全 全生命周期數據安全管理規范。明確數據采集的合法合規邊界，實施數據分類分級保護，并對訓練數據質量、模型算法邏輯進行定期審計與透明度評估。強化 技術防御與主動監測能力。開發并部署針對對抗性攻擊的檢測與防御工具，利用AI技術本身提升異常行為識別和威脅預警的水平。亟待完善 法律法規與標準體系。通過制定專門的人工智能數據安全法規、行業標準及倫理準則，明確開發者的責任義務，并為安全評估、認證及問責提供依據。

治理實踐需多方協同推進。軟件開發企業應承擔主體責任，將安全視為核心競爭力；學術界需加強安全基礎理論與攻防技術研究；監管機構則應創新監管模式，如推廣“監管沙盒”，在鼓勵創新的同時管控風險。提升公眾的數字素養與安全意識也至關重要。

人工智能基礎軟件開發的數據安全風險治理是一項復雜的系統工程。它不僅是技術問題，更是關乎信任、倫理與法律的社會治理課題。唯有通過技術加固、管理完善、法規健全與多方共治的綜合路徑，才能筑牢安全根基，護航人工智能基礎軟件乃至整個產業健康、可信、可持續地發展。