网络安全标准实践指南_人工智能应用安全指引总则_27页_840kb

报告摘要

网络安全标准实践指南 - 人工智能应用安全指引总结

核心内容

本《网络安全标准实践指南》旨在为各行业领域开展人工智能应用活动提供安全风险防范与管理的通用性指引，以保障人工智能技术的安全、可控与可持续发展。该指南基于《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》等法律法规，以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等政策文件，涵盖人工智能应用全过程的安全管理要求。

指南分为通用文件和行业领域文件两类，其中本文件为通用文件，适用于各行业人工智能应用活动，行业领域文件则在通用指引基础上进一步细化。

主要观点

以安全为核心：人工智能应用需贯穿全生命周期，包括前期规划、设计开发、验证确认、部署、运行和监控、持续验证评估、退役下线等阶段。
以人为本，可管可控：确保人工智能技术最终控制权归属于人类，避免失控风险。
风险分级与动态管理：对人工智能应用进行风险识别与分级，建立动态调整机制，以适应技术迭代和风险变化。
强化安全能力：提升人工智能系统的可解释性、公平性、鲁棒性、隐私保护等内生安全能力，确保各阶段的安全能力成熟度符合应用需求。
全流程安全措施：从数据管理、模型训练、系统部署到运行监控，均需制定相应的安全措施和应急预案，确保人工智能应用的安全可控。

关键信息

人工智能应用通用安全指引

前期规划阶段

综合分析人工智能应用对伦理、经济、社会的影响。
识别并分类安全风险。
根据风险等级和相关方安全能力，确定安全措施。
明确安全责任人，建立安全责任机制。
规划一键接管、版本回退、紧急关停等干预机制。

设计开发阶段

提升人工智能系统的内生安全能力，包括可解释性、公平性、隐私保护等。
对训练数据进行安全管理，包括清洗、过滤、标注等。
审计开源资源使用，防范安全漏洞。
使用安全透明的计算框架，提升训练环境安全性。

验证确认阶段

针对生成内容、物理控制、重大决策等场景开展安全测试。
对安全测试结果未达标的情况，进行模型调优或重新设计。
验证内容标识、输入输出安全等关键指标。

部署阶段

采用安全防护技术，拦截违法内容和攻击行为。
对部署环境进行安全检测，防范供应链攻击。
根据部署方式（公有云、私有云、本地服务器、终端设备）采取不同的安全措施，如数据加密、权限管理、访问控制等。

运行和监控阶段

对用户输入信息进行检测，防范恶意攻击。
在舆论传播场景中，做好内容标识与合规性检查。
建立常态化监测机制和应急预案，确保在发生安全事件时能及时响应。
在涉及人身安全的场景中，建立无条件救济保障机制。

持续验证评估阶段

每年或在发现安全风险变化时，开展安全测试与评估。
若发生重大风险事件或场景变化，需重新评估安全设计有效性，必要时退回前期规划阶段。

退役下线阶段

对退役下线的必要性、可行性及影响范围进行评估。
确保原有用户完成迁移，避免安全问题。
安全处置模型、数据及相关资源，确保不可恢复。

附录内容

附录A：引用文件清单

包括多个国家标准和行业指引，如GB/T 25069、GB/T 41867、GB/T 42888-2023等。
引用文件涵盖术语、安全评估、内容标识、数据管理等多个方面。

附录B：术语表

列出人工智能相关术语及其定义，如人工智能（AI）、人工智能系统、机器学习、深度学习、大模型、智能体、语料库、对抗样本等。

附录C：缩略语表

提供常用缩略语的解释，如AI、API、BIOS、DDoS、MFA、TEE、TPM等。

附录D：人工智能应用过程

概述人工智能应用的全生命周期，包括前期规划、设计开发、验证确认、部署、运行和监控、持续验证评估、退役下线等阶段。

附录E：人工智能应用相关角色

明确数据提供方、建设部署方、运行管理方、访问使用方等角色的职责与要求。

附录F：其他相关安全要求

包括系统安全、个人信息安全、数据安全、密码应用安全、关键信息基础设施安全等领域的具体要求。
参考标准包括《网络安全等级保护基本要求》《个人信息安全规范》《数据安全能力成熟度模型》《密码应用基本要求》等。

结构总结

通用安全指引阶段

阶段	安全指引要点
前期规划	风险分析、安全分级、责任机制、干预措施
设计开发	内生安全能力设计、数据安全、开源审计
验证确认	安全测试、指标验证、模型调优
部署	环境安全、数据加密、权限管理、资源选择
运行和监控	输入检测、内容标识、监测机制、应急预案
持续验证评估	定期评估、安全调整、风险更新
退役下线	安全评估、数据处置、用户迁移、资源清理