算法安全监测制度-2.pdf

算法安全监测制度

第一章总则

第一条为确保公司大模型人工智能系统的安全性，防范信息安全、

数据泄露、用户个人信息滥用等问题，并维护公司算法推荐服务的合

法合规性，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》等相关法律法规，结

合公司实际情况，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、维护的相关部门和人员。主要涵盖信息安全、数据安全、用户

个人信息安全及算法自身安全的监测和防护。

第二章信息安全监测

第三条监测机制

1.信息内容安全监测：通过自然语言处理和内容过滤技术，实时分析算法推荐内

容，防止违法、有害、虚假信息的传播。监测内容包括但不限于新闻推荐、社

交媒体内容和广告推送，确保推荐内容符合国家法律和公司政策。

2.信息源安全监测：对算法推荐服务中使用的外部信息源进行验证与审计，确保

来源可信、安全。通过API接口审计和数据溯源技术，定期检查并防止外部数据

源提供恶意或不可靠的数据。

3.系统通信安全监测：采用实时网络流量分析、深度包检测（DPI）技术监测通信

线路状态，确保数据传输过程的安全性，防止未经授权的数据包入侵或篡改。

第四条技术保障机制

1.信息安全防火墙和IDS/IPS部署：通过智能防火墙、入侵检测和防御系统（IDS/IPS），

实现对公司内部和外部通信流量的实时监控，及时发现和阻止恶意活动。

2.定期安全审计：每季度对算法服务进行信息安全审计，结合漏洞扫描工具，评

估系统的安全状态并修复潜在漏洞。

第三章数据安全监测

第五条监测机制

1.开发过程中的数据安全监测：在算法模型开发、训练过程中，采用加密沙箱环

境，防止数据外泄。所有训练数据均需通过权限管理和数据加密技术保护，避

免未经授权的访问和篡改。

2.上线后的数据安全监测：在算法服务上线后，部署数据防泄露系统（DLP），实

时监控数据流动，确保敏感数据（如用户行为数据、商业数据等）不会遭受攻

击或泄露。

第六条技术保障机制

1.数据加密和传输安全：在数据传输过程中使用端到端加密技术（如SSL、TLS协

议），同时对静态数据使用高级加密标准（AES）进行加密存储，防止敏感数据

被窃取或篡改。

2.敏感数据审计与访问控制：通过严格的访问权限管理系统，确保只有经过授权

的人员和服务能够访问敏感数据。定期进行数据安全审计，及时发现和处置不

合规的数据使用行为。

第四章用户个人信息安全监测

第七条监测机制

1.用户信息收集与处理合规性监测：所有涉及用户个人信息的操作，必须遵循《个

人信息保护法》相关规定。通过合规管理系统监控算法服务中的用户数据处理，

确保数据采集、存储、使用和销毁的合法性。

2.数据生命周期管理：建立从收集、使用到销毁的全流程监测机制，实时监控用

户个人信息在整个生命周期中的处理过程，确保用户信息安全并防止不当使用。

第八条技术保障机制

1.数据匿名化与去标识化：在处理用户数据时，使用匿名化和去标识化技术，确

保算法服务无法直接识别个人身份，保护用户隐私。

2.访问日志与异常行为监控：通过日志管理系统，记录用户信息访问和处理行为，

实时监测并及时发现异常访问或未经授权的数据处理行为，避免用户个人信息

的滥用。

第五章算法安全监测

第九条监测机制

1.算法漏洞监测：通过自动化算法分析工具，定期对算法推荐服务进行安全性评

估，发现潜在的算法漏洞或缺陷，特别是对抗性攻击的风险。对算法模型的更

新与升级，需进行严格的安全性审查和监控。

2.算法被恶意利用监测：对算法的外部输入进行监控，防止恶意攻击者通过操控

输入数据影响算法的推荐结果。通过异常行为分析技术（如流量异常、异常数

据分布等），实时监控算法行为。

第十条技术保障机制

1.对抗性攻击防御：通过对抗性测试评估算法模型的鲁棒性和抗攻击能力，确保

算法不会被恶意输入所控制或误导。

2.算法偏见