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通过技术或流程手段确认数据来源、内容和传输过程的准确性、完整性与可靠性，防止伪造、篡改或错误数据。
在金融交易系统中，数据真实性验证是防范欺诈的关键环节，通常包括数字签名验证和区块链追溯。
以金融科技为例，展示验证如何保障交易数据的防伪与可追溯性。
AI模型训练前必须进行数据真实性验证，否则可能导致算法偏见或预测失效。
在人工智能领域，强调验证对模型准确性的基础性作用。
区别于「数据验证」（data validation）仅检查格式与逻辑合理性，真实性验证更侧重来源可信度与内容真伪。
确保数据符合预期用途的真实性要求，如法律文件中的证据数据或医疗记录的准确性。
法庭要求提供经过数据真实性验证的电子证据，否则可能被裁定为无效证据。
在司法程序中，强调验证对证据合法性的决定性影响。
在法律语境下，常与「证据保全」或「数据溯源」并用。
「验证」强调真实性（如来源、内容的真伪），「校验」侧重格式或逻辑正确性（如数据类型、范围）。例如：「验证身份证号码真实性」 vs 「校验身份证号码格式」。
在资源有限时，优先验证高风险数据（如财务报表、用户身份信息）的真实性，再检查低风险数据（如日志记录）的完整性。
「数据」源自拉丁语「data」（已给予之物），现代汉语借译自日文「データ」；「真实性」由「真实」（真实、真诚）与「性」（抽象名词后缀）构成；「验证」取「验证、考核」之义。整词为现代科技术语，21世纪初随大数据与网络安全需求兴起。
1. 常用于需要高可信度的场景（金融、司法、医疗、AI训练）；2. 可缩写为「数据验真」或「真实性验证」；3. 与「数据质量控制」相关但不等同，后者更侧重完整性与一致性。