这包括揭示模型的“权重”，这通常代表机器学习框架的内在价值。事实上，如果权重是由后来成为 锁定的材料生成的，并且可以通过模型反演进行映射（即暴露其对受版权保护数据的使用），那么从治理的角度来看，当前数据集是否无可挑剔就无关紧要了。
考虑到上述情况，审计您的数据资产以确保合规标准，合理预期将来可能出现的第三方审计成为绝对优先事项。在这方面，让我们研究三种可能的相关场景：
数据集： 如果您的分析系统使用了免费或开源 数据集，并且许可证发生了限制性变更，则任何使用 锁定数据在不知情的情况下开发的软件（包括机器学习算法）也将受到限制。因此，您应该始终评估许可证和数据的 克罗地亚电话号码数据 长期可行性。另一个需要考虑的潜在风险是使用 数据集，该数据集的来源和 完整性后来受到声称拥有该数据的第三方的质疑。
合成数据集： 这是一种越来越流行的数据生成方法，包括人工生成的文本或 生成的图像。合成数据集中的信息来源也值得注意，因为这些信息并非您自己创建的。其所有贡献数据源是否都已公开披露并可供检查？您是否可以追溯其整个创建链直至第一个来源，并对许可条款的有效性和永久性感到满意疑。