《電子技術(shù)應(yīng)用》
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AI大语言模型的数据安全风险与治理措施
电子技术应用
林杰，王家盛
同济大学经济与管理学院
摘要： 随着AI大语言模型的迅猛发展，其在为各领域带来创新机遇的同时，也引发了诸多数据安全风险。深入剖析AI大语言模型所面临的数据安全风险，包括数据泄露、数据滥用、数据偏见等方面，并针对性地提出一系列治理措施，旨在为构建安全可靠的AI大语言模型应用环境提供全面的理论依据与实践指导，促进该技术在合法合规且安全的轨道上持续发展。
中圖分類號(hào)：TP309文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.11.005引用格式：林杰，王家盛. AI大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與治理措施［J］.網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2025，44（11）：24-29.
Data security risks and governance measures for AI large language models
Lin Jie，Wang Jiasheng
School of Economics and Management, Tongji University
Abstract： With the rapid development of AI large language model, it not only brings innovation opportunities for various fields, but also causes many data security risks. This study deeply analyzes the data security risks faced by AI large language model, including data leakage, data abuse, data bias, etc., and proposes a series of governance measures, aiming to provide a comprehensive theoretical basis and practical guidance for building a safe and reliable AI large language model application environment, and promote the sustainable development of the technology on the track of legal compliance and safety.
Key words : large language model; data security risks; governance measures; privacy protection

引言

AI大語(yǔ)言模型的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，正在深刻改變各個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)和生活方式。在自然語(yǔ)言處理、圖像生成、音視頻生成、代碼開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域，大模型都發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。AI大模型技術(shù)的進(jìn)步不僅提高了生產(chǎn)效率，節(jié)省了人力成本，還為用戶提供了更多的創(chuàng)造性工具，豐富了產(chǎn)品的多樣性。

隨著AI大語(yǔ)言模型的不斷成熟，其對(duì)人們的日常生活的影響也日益顯著。然而，伴隨而來(lái)的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題也日益突出。大模型在訓(xùn)練過(guò)程中通常需要大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能涉及到用戶的個(gè)人信息和敏感內(nèi)容。因此，如何確保數(shù)據(jù)的安全性、合法性和合理使用，成為技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵議題。

此外，隨著AI大模型的發(fā)展，其生成內(nèi)容的多樣性和復(fù)雜性，也增加了對(duì)用戶隱私和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的威脅。這種復(fù)雜性不僅僅源于其技術(shù)層面的創(chuàng)新，更涉及倫理、法律和社會(huì)等多重維度的思考。因此，在探索AI大語(yǔ)言模型潛力的同時(shí)，保障數(shù)據(jù)安全、維護(hù)用戶隱私和促進(jìn)合規(guī)運(yùn)營(yíng)，顯得格外重要。

本研究旨在全面識(shí)別AI大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)共享階段的潛在安全風(fēng)險(xiǎn)。此外，針對(duì)這些安全風(fēng)險(xiǎn)提出切實(shí)可行的治理策略，包括法規(guī)與政策層面、技術(shù)層面和管理層面。

借此，在AI大模型給生產(chǎn)生活帶來(lái)幫助的同時(shí)，切實(shí)守護(hù)用戶隱私權(quán)益，杜絕個(gè)人信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)秩序平穩(wěn)有序。此外，填補(bǔ)當(dāng)前在AI大模型數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)深度剖析與綜合治理系統(tǒng)性方案設(shè)計(jì)方面的既有空白，為該項(xiàng)技術(shù)沿著合規(guī)、穩(wěn)健的軌道，持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)大內(nèi)生動(dòng)力，助力科技發(fā)展與安全保障實(shí)現(xiàn)協(xié)同共進(jìn)。


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作者信息：

林杰，王家盛

(同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海200092)


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