【AI国家标准】《人工智能安全治理框架》：大模型训练数据安全、模型鲁棒性与对齐合规指南

【国家治理框架发布背景】
为贯彻落实全球人工智能治理倡议，有效防范人工智能在研发、部署与应用过程中带来的数据安全、隐私侵犯、算法歧视及虚假信息等风险，全国网络安全标准化技术委员会正式发布《人工智能安全治理框架》，从包容审慎、敏捷治理、安全可控等维度，为各级监管机构、技术研发企业与行业用户提供了系统性安全治理参考。

【官方框架核心技术指引】
1. 【语料数据安全合规】：
• 训练语料来源必须合法可溯，严禁使用包含黑灰产交易、窃取个人隐私或侵害知识产权的数据集；
• 在预训练与微调阶段必须部署高精度自动化敏感信息清洗过滤算法，剔除个人身份信息（PII）与国家秘密；
2. 【模型内生安全与鲁棒性】：
• 防范针对大模型的提示词注入攻击（Prompt Injection）、越狱攻击（Jailbreak）与数据投毒攻击（Data Poisoning）；
• 建立对抗样本测试集，全面评估大模型在边界条件下的置信度与容错表现；
3. 【输出内容价值对齐与安全过滤】：
• 建立严格的基于人类反馈的强化学习（RLHF）安全对齐机制；
• 部署双向实时内容审查网关，输入端防探针、输出端防违规，防止生成虚假信息、不良舆论及危害国家安全内容。

【鸿煌科技大模型安全实践】
鸿煌科技针对企业私有化部署大模型、智能客服及 AI 业务中台，提供大模型红蓝对抗渗透测试、提示词注入防御网关部署及训练语料隐私泄露审计专项服务。