验证数据集的完整性和真实性可以确保数据没有被更改，并且来自可信来源。首先，使用加密哈希来验证完整性。像 SHA-256 这样的哈希函数从数据集中生成一个唯一的固定大小字符串（哈希值）。即使只有一个字节发生变化，哈希值也会不同。例如，下载数据集后，您可以计算其哈希值，并将其与来源提供的哈希值进行比较。像 sha256sum 这样的工具或 Python 中的库（hashlib）可以自动执行此操作。真实性通过数字签名确认，其中来源使用私钥对数据集（或其哈希值）进行签名。您可以使用他们的公钥验证此签名，确保数据来自他们。许多软件包管理器（例如，APT、npm）使用此方法来验证软件下载。
接下来，安全的数据传输和存储至关重要。使用 HTTPS 或 SFTP 来防止传输过程中的篡改，因为这些协议会加密数据并验证服务器证书。对于存储的数据，使用 AES 或类似算法对其进行加密，并将解密密钥安全地存储（例如，在硬件安全模块中）。要跟踪更改，版本控制系统（如 Git）可以记录修改，而 Databricks Delta Lake 或 DVC 等工具会向数据版本添加校验和。例如，如果您将数据集存储在 Git 存储库中，则每次提交的哈希值都充当快照完整性检查。将校验和与数据集本身分开存储（例如，在安全服务器中）可以添加另一层保护 - 如果数据集被更改，其计算出的哈希值将与存储的哈希值不匹配。
最后，为高风险场景实施额外的保护措施。代码签名证书（例如，来自 Let's Encrypt）可以对作为文件分发的数据集进行签名，让用户验证发布者。基于区块链的解决方案创建不可变的审计跟踪；例如，供应链数据集的哈希值可以存储在区块链上，以证明它没有被修改。可信机构的第三方审计可以交叉检查数据与源系统。例如，医疗数据集可能会由审计员根据医院记录进行验证。像 Splunk 或 ELK 堆栈这样的实时监控工具可以标记数据集中意外的变化（例如，数据大小的突然峰值）。将这些方法（哈希、加密、版本控制和审计）相结合，可以创建一个强大的框架，以确保完整性和真实性。