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在企业与产品中使用大模型，需要从数据隐私、访问控制、内容治理、模型安全、法律合规与审计留痕等维度进行全链路治理。此页提供通用方法论与落地清单，帮助你在不同地区法规框架下安全部署与运营 AI 能力。
数据隐私与最小化原则
- 数据分类与标记：按敏感等级划分（PII、PHI、财务、内部）。
- 最小化收集与保留：仅收集任务所需字段，设置保留周期与到期删除。
- 脱敏与伪匿名化：日志与训练/评估数据中进行去标识化处理。
- 传输与存储加密：启用 TLS 1.2+；静态数据使用 KMS 管理密钥。
- 数据出境与地域控制：依据地区法规选择数据中心并实施跨境合规流程。
访问控制与密钥治理
- 账号与权限：采用 RBAC/ABAC；最小权限与定期复核。
- 密钥管理：集中管控（如 Vault/KMS），禁用代码硬编码与共享密钥。
- 轮换与吊销：密钥与证书定期轮换；自动化吊销与告警。
- 环境隔离：区分开发/测试/生产；使用专用网络与子账号。
内容安全与使用政策
- 输入检测：敏感词与越权意图检测；对抗提示防护。
- 输出治理：涉政/涉暴/仇恨/色情等分类器；违规拦截与审计。
- 红队与评估：构造攻击样本（Prompt Injection、数据泄露）并持续压力测试。
- 用户条款与告知：用途边界、免责声明、数据使用说明与退出机制。
模型安全与供应链
- 模型来源可信：供应商资质、SBOM、依赖清单与版本管控。
- 微调/向量库安全：训练数据来源合法、去版权与标注质量控制。
- 调用链监控：请求记录、参数校验、异常与速率控制。
- 攻击面减小：禁用不必要的工具调用与外部写操作；沙箱执行。
法律与监管框架（示例）
| 地区 | 框架 | 要点 |
|---|
| 欧盟 | GDPR、EU AI Act | 数据主体权利、风险分类、透明与可解释性、合规评估。 |
| 美国 | CCPA/CPRA、NIST AI RMF | 消费者隐私、风险管理框架、治理流程与度量。 |
| 中国 | 数据安全法、个保法、生成式 AI 规定 | 数据出境评估、算法备案、内容审核与标识。 |
| 全球 | ISO/IEC 系列 | 信息安全管理（27001）、隐私（27701）、AI 管理（42001）。 |
提示：请依据你所在行业与地区的最新监管文件进行详细合规评估与备案。
审计与可追溯
- 日志：保留原始输入、检索片段、模型参数与输出、工具调用结果。
- 追踪：请求 ID 与链路追踪；记录版本与数据来源。
- 留证：关键业务流程的审核与签批记录；合规报告与复核。
落地清单（示例）
- 建立数据分类分级与处理规范；完成隐私影响评估（PIA）。
- 固化密钥治理与访问控制流程；上线自动化轮换与告警。
- 部署内容安全策略与治理管道；建立红队与安全评估机制。
- 对齐地区法律与行业标准；形成合规文档与备案材料。
- 建设统一日志与审计平台；实现可追溯与风险闭环。