《電子技術(shù)應(yīng)用》
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AI大語言模型的數(shù)據(jù)安全風險與治理措施
電子技術(shù)應(yīng)用
林杰，王家盛
同濟大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院
摘要： 隨著AI大語言模型的迅猛發(fā)展，其在為各領(lǐng)域帶來創(chuàng)新機遇的同時，也引發(fā)了諸多數(shù)據(jù)安全風險。深入剖析AI大語言模型所面臨的數(shù)據(jù)安全風險，包括數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)偏見等方面，并針對性地提出一系列治理措施，旨在為構(gòu)建安全可靠的AI大語言模型應(yīng)用環(huán)境提供全面的理論依據(jù)與實踐指導(dǎo)，促進該技術(shù)在合法合規(guī)且安全的軌道上持續(xù)發(fā)展。
中圖分類號：TP309文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.11.005引用格式：林杰，王家盛. AI大語言模型的數(shù)據(jù)安全風險與治理措施［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大語言模型的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，正在深刻改變各個行業(yè)的生產(chǎn)和生活方式。在自然語言處理、圖像生成、音視頻生成、代碼開發(fā)等多個領(lǐng)域，大模型都發(fā)揮著越來越重要的作用。AI大模型技術(shù)的進步不僅提高了生產(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大語言模型的不斷成熟，其對人們的日常生活的影響也日益顯著。然而，伴隨而來的數(shù)據(jù)安全問題也日益突出。大模型在訓(xùn)練過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，也增加了對用戶隱私和知識產(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、法律和社會等多重維度的思考。因此，在探索AI大語言模型潛力的同時，保障數(shù)據(jù)安全、維護用戶隱私和促進合規(guī)運營，顯得格外重要。

本研究旨在全面識別AI大語言模型的數(shù)據(jù)安全風險，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)共享階段的潛在安全風險。此外，針對這些安全風險提出切實可行的治理策略，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)生活帶來幫助的同時，切實守護用戶隱私權(quán)益，杜絕個人信息泄露風險，維護市場運營秩序平穩(wěn)有序。此外，填補當前在AI大模型數(shù)據(jù)安全風險深度剖析與綜合治理系統(tǒng)性方案設(shè)計方面的既有空白，為該項技術(shù)沿著合規(guī)、穩(wěn)健的軌道，持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展注入強大內(nèi)生動力，助力科技發(fā)展與安全保障實現(xiàn)協(xié)同共進。


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作者信息：

林杰，王家盛

(同濟大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海200092)


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