人工智能学习系统厂商需要设计严格保密的数据存储和访问机制，确保数据仅在有授权的情况下被访问。所有数据访问都应该经过严格的身份验证，监控和审计。只有经过授权的人员才能访问系统中的数据，并且他们的每一步操作都应该被记录和监控下来，以便及时发现异常情况，并采取相应的措施。
保证数据传输的安全也是至关重要的。所有传输的数据都应该进行加密处理，以防止数据在传输过程中被窃取。采用安全的传输协议，如SSL和TLS，可以有效地保护数据传输过程中的安全。
在人工智能学习系统中，厂商应该实施数据分类和标记机制。通过对不同级别的数据进行分类，并为其加上相应的标记，可以明确数据的敏感程度和访问权限。这有助于系统在处理数据时，根据数据的具体特性采取相应的安全措施。
为了确保数据在系统中的安全存储，人工智能学习系统厂商需要建立完善的备份和恢复机制。定期对系统中的数据进行备份，并存储在安全的地方。在数据丢失或损坏时，及时进行恢复操作，确保数据完整性和可用性。
人工智能学习系统厂商应该定期对系统和数据进行安全漏洞的扫描和漏洞修补，及时更新系统和应用程序的补丁。及时发现和修复潜在的安全漏洞，可以有效地提升系统的安全性，防范潜在的安全威胁。
同时，加强员工的安全意识培训也是确保人工智能学习系统数据安全的重要步骤。通过对员工定期进行安全意识培训，教育员工如何正确处理数据，遵守公司的安全政策和流程，有效地降低员工因操作失误而引发的数据安全风险。