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算法安全监测制度

第一章总则

第一条为保障公司算法推荐服务的安全性，防范信息安全、数据安

全、用户个人信息泄露等问题，确保公司在大模型人工智能技术应用

中的安全和合规，依据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民

共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《互联

网信息服务管理办法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》等相

关法律法规，结合公司业务实际，制定本制度。

第二条本制度适用于公司内部所有涉及算法推荐服务的研发、部署、

使用、维护等相关部门和人员，涵盖信息安全监测、数据安全监测、

用户个人信息安全监测、算法安全监测等方面，用以规范算法的开发

和运维管理，防止影响算法推荐服务安全的事件发生。

第三条公司相关人员应遵循“早发现、早报告、早处置”的原则，及

时防范和应对潜在的安全威胁，确保算法推荐服务的安全性、稳定性

和合规性。

第二章信息安全监测

第四条监测机制

1.信息内容安全：公司应通过安全监测系统实时监控算法推荐服务中的内容，确

保推荐内容符合国家相关法律法规要求，避免推荐虚假、有害或违法信息。

2.信息源安全：应定期审查和验证信息源的合法性，避免通过不可信的数据源为

用户推荐信息，确保内容的真实性和合规性。

3.通信安全：应采用加密技术（如TLS/SSL）确保算法推荐服务中的数据通信安全，

防止信息内容被篡改或窃取。

第五条技术保障措施

1.部署防火墙、入侵检测与防御系统（IDS/IPS），确保网络流量和内容的安全。

2.实时监控服务器与应用系统的运行状态，对通信线路、网络设备等进行全天候

监控，发现异常及时处理。

3.采用内容审核工具与算法，对信息源和推荐内容进行定期评估，确保推荐内容

安全合法。

第三章数据安全监测

第六条监测机制

1.数据安全管理：公司应制定并执行严格的数据安全管理制度，涵盖算法推荐服

务开发、测试、上线以及后续维护中的所有数据操作，确保数据使用的安全性。

2.数据生命周期安全：公司应对算法开发与应用过程中涉及的所有数据，包括敏

感数据、个人信息等进行加密存储和传输，防止未经授权的访问、泄露或篡改。

第七条技术保障措施

1.采用数据加密技术（如SSL、AES等）确保数据在传输和存储过程中的安全性，

防止数据被拦截或篡改。

2.部署数据防泄露系统（DLP），实时监控敏感数据流动，及时发现和处理数据泄

露风险。

3.对数据访问进行严格的权限管理，确保只有授权人员能够访问敏感数据，减少

数据泄露的风险。

第四章用户个人信息安全监测

第八条监测机制

1.用户个人信息安全管理：公司应根据《个人信息保护法》制定用户个人信息管

理制度，覆盖个人信息的采集、存储、使用和销毁的全过程。

2.算法操作的透明性：公司应监控所有涉及用户个人信息处理的算法操作，确保

个人信息的合法合规使用，避免过度采集、滥用或非法使用用户数据。

第九条技术保障措施

1.使用匿名化、去标识化技术处理用户数据，确保个人信息在处理过程中不会被

识别。

2.部署日志监控系统，记录用户数据访问行为，及时发现异常情况并溯源处理，

防止数据被恶意利用。

3.设置严格的访问控制，防止未经授权的用户访问和滥用个人信息。

第五章算法安全监测

第十条监测机制

1.算法漏洞监测：公司应定期审查算法推荐服务的安全性，确保算法在运行过程

中无漏洞或安全隐患，避免被恶意攻击。

2.算法恶意利用防护：建立算法操作监控机制，防止算法被用于违法活动或被恶

意操控。

3.算法鲁棒性测试：定期对算法模型进行对抗性攻击测试，确保算法在面对恶意

输入时具有足够的抗攻击能力。

第十一条技术保障措施

1.部署算法监控系统，实时监测算法的运行状态，包括性能、输出结果、异常情

况等，及时发现和处理潜在的安全隐患。

2.采用对抗性测试技术（如白盒测试、黑盒测试等），评估算法模型的安全性和

抗攻击能力。

3.通过算法解释性工具监控算法的决策过程，及时发现并纠正算法中的潜在偏见

和安全风险。