一是农业发展智慧。

智能农业是指传统农业的自动化、智能化、精细化、生态化、集约化，通过精准感知、科学决策。在企业层面，百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头也进入了农村市场，努力在国家智能农业的整体布局中占有一席之地。总之，在各级政府的大力规划和社会各方的积极努力下，智能农业发展迅速，蓬勃发展，已成为中国智能经济的重要组成部分，是打赢扶贫斗争的主要途径。2005年后，国家不断发布《关于促进农业和农村大数据发展的实施意见》、《数字农村发展战略纲要》等重要政策，旨在促进大数据技术在农业领域的应用，为智能生产提供了重要的决策依据和技术支持，准确的环境监测、自然灾害预测、害虫监测和预警、食品安全可追溯性等。[2]随着农业和农村大数据与农业生产活动的深度整合，数据已成为现代农业的重要生产要素和驱动力。智能农业的建设将高度依赖于数据行业。然而，与其他行业一样，它已经传播到了智能数据领域。正如美国国土安全部2018年《精准农业面临的威胁》报告所述，农业已经成为一个高风险领域，智能农业的嵌入式和数字化工具将成为黑客的关键攻击目标。然而，与传统产业不同，智能农业是一个高度密集和网络化的机械劳动产业，这使得攻击者拥有更大的攻击空间，智能农业网络更加脆弱，数据安全具有更大的潜在威胁，安全形势更加严峻。

2数据安全风险主要存在于智慧农业领域。

2.1机密性数据风险。

数据的保密性是指任何未经授权或验证就无法访问保护数据的个人、实体和过程。智能农业建设中的数据保密性风险主要包括农村农业数据泄漏、盗窃、滥用等方面。例如，在个人数据方面，由于农村互联网用户接触互联网等信息技术较晚，长期缺乏信息意识，导致数据安全意识薄弱，缺乏安全保护技能等问题非常突出。近年来，大多数数据安全事件的原因都是由人为因素引起的，而人的漏洞比软件漏洞更具威胁性。缺乏安全意识和保护能力的农村互联网用户很容易成为网络攻击的主要目标和突破，这是数据安全保护的薄弱环节。在市场和管理数据信贷、期限、利率、保险等金融数据，以及消费者群体、消费者水平、重复购买率、品牌忠诚度等消费数据在市场和管理数据、规模、效率、成本、效益等方面受到恶意攻击、盗窃和内部泄露，将损害农业生产者和经营者的声誉和经济损失，扰乱农产品市场秩序。在工业数据方面，在农产品进出口等经济活动产生的跨境数据流中，外国政府和企业可以通过这些数据进行准确评估，获得重要的商业机密信息，导致中国在农产品对外贸易中处于不利地位。

2.2完整性数据风险。

数据的机密性是指在访问数据时，经过验证和授权的用户应确保数据准确、正确、有意义、可用。访问后，只有经过认可的方法才能修改数据，未经授权的用户无权篡改数据。数据完整性风险在智能农业建设中主要涉及篡改、删除、插入等。比如动物疫情数据、作物病虫害数据等重要状态数据被犯罪分子伪造篡改，会导致食品安全问题，影响农产品市场交易秩序，甚至引起社会恐慌，对国家安全和社会稳定产生影响；种子、化肥、农药等农业投入要素数据、地理位置、气候因素、土壤条件等生长环境数据，以及播种、浇灌、施肥等农业操作数据被篡改，可能导致大量重点设备误操作，导致自动灌溉过多或过少，农药喷洒过多或不足，环境监测出现大错误，严重影响农业经济效益；此外，如果非法篡改农业生产条件、农业生产统计、农业经济效益统计等重要统计监测数据，可能会降低相关政策制定的科学性和准确性。

2.3可用性数据风险。

数据的可用性是指经过验证和授权的用户可以毫无障碍地获取信息。对于用户来说，服务是可用的，没有拒绝访问，响应严重延迟和系统中断等不可用现象，从而实现合法用户可以在他们想要的时候使用。智能农业建设中的数据可用性风险主要涉及非法占用数据、网络服务延迟、中断等。例如，在未来，随着智能农业的不断发展，农民从事农业生产活动所产生的大量数据可能比从农业活动中获得的收入更有价值。因此,这是至关重要的,不可避免的问题,明确农民的个人数据的所有权,防止非法占用行为,如网络操作员和设备供应商的拦截和二次使用,导致农业信息基础设施建设不足,导致通信信号拥挤和服务延迟或自然灾害,以及人为破坏造成的通信信号中断和损失，可能会严重影响农业机械工作的可用性，导致农业生产活动的正常发展，导致无法恢复的经济损失。