文章总结： 生成式人工智能面临数据采集、标注、训练、内容生成和销毁等多环节安全挑战，包括非法获取数据、算法偏见、内容有害等问题。文章建议通过完善立法明确数据权利与责任、建立专门监管机构强化全流程监管、应用加密与隐私增强技术、推动行业自律与标准制定、加强国际合作等综合措施，构建多层次制度保障体系，促进生成式AI安全健康发展。 综合评分： 86 文章分类： 数据安全,政策法规,AI安全

生成式人工智能的数据安全挑战与制度响应

原创

网络安全和信息化

网络安全和信息化

2025年12月23日 18:19 北京

生成式人工智能作为人工智能领域的重要创新，近年来取得了突破性进展。以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式人工智能工具，凭借其强大的语言生成能力，在信息检索、内容创作、智能客服等众多领域展现出巨大的应用潜力，极大地改变了人们获取信息和交互的方式。然而，随着生成式人工智能的快速发展，其数据安全问题逐渐凸显，成为制约其进一步发展和广泛应用的关键因素。从数据采集阶段的非法获取，到数据标注的不准确，再到训练过程中的数据泄露，以及内容生成的有害信息传播等，这些问题不仅威胁到个人隐私和企业利益，还可能对社会稳定和国家安全造成潜在风险。因此，深入研究生成式人工智能的数据安全挑战，探索有效的制度响应措施，具有重要的现实意义。

生成式人工智能的

数据安全挑战

在数据采集环节，安全隐患突出。部分机构或个人为降低成本，通过数据窃取、违规爬取、灰色交易等非法手段获取数据，严重侵犯数据所有者权益，扰乱数据市场秩序。同时，一些应用程序在采集个人信息时存在超范围收集、过度索权现象，严重侵犯用户隐私权。此外，数据投毒、低质量数据采集以及知识产权侵害等问题，也威胁着数据的真实性与合法性。

数据标注环节同样存在诸多风险。标注规则不清晰，使得标注人员缺乏明确指导，导致标注质量参差不齐。标注人员若缺乏必要培训、合理工作分配与严格审核，易出现随意标注、错误标注或歧视性标注。当前数据标注多采用委托第三方或众包形式，缺乏有效监督审核，增加了数据污染和投毒的风险。

数据训练与优化环节面临数据偏见、算法黑箱和数据泄露风险。服务提供者可能出于特定利益，选择带有偏见的数据训练模型，导致生成内容出现歧视性表述。模型庞大复杂的结构使数据处理不透明、难解释，难以察觉违规操作，即便采取脱敏等技术，仍可能在模型运行时泄露敏感信息。

内容生成环节风险多样。生成内容可能包含偏见、歧视等有害信息，或因训练数据局限产生错误、误导性内容，引发舆情风险。同时，若将用户敏感信息用于训练，极易造成数据泄露。此外，生成式人工智能还可能被恶意用于间谍、网络攻击等活动，且生成内容的知识产权归属存在争议，易引发法律纠纷。

数据销毁环节存在销毁不彻底与监管缺失问题。存储介质上的数据若销毁不彻底，经专业技术恢复后可能泄露。而目前缺乏统一规范的监管标准，企业操作随意性大，监管部门也难以有效监督检查，为数据安全留下隐患。

制度完善路径

1.完善立法体系

一是明确数据权利归属。通过立法进一步明确数据的所有权、使用权、收益权等权利归属，解决个人信息、企业数据、公共数据等在权利界定上的模糊地带。例如，对于个人信息，应强化个人对信息的控制权，明确规定个人信息在何种情况下可以被收集、使用和共享，以及个人对信息处理的知情权、选择权和更正权等。对于企业数据，要保护企业对合法收集和生成的数据所享有的财产权益，鼓励企业合理开发利用数据资源。

二是细化数据安全责任。制定专门针对生成式人工智能的数据安全法律法规，明确生成式人工智能技术服务提供者、数据标注者、数据存储者等在数据处理各环节的安全责任。规定在数据采集阶段，必须遵循合法、正当、必要的原则，明确采集范围和方式；在数据标注阶段，要建立规范的标注流程和审核机制；在数据训练和优化阶段，要采取有效措施防止数据泄露和算法偏见等。对违反数据安全责任的行为，制定严厉的处罚措施，提高违法成本。

三是规范内容生成规则。立法明确生成式人工智能生成内容的合法性标准，禁止生成包含虚假信息、有害信息、侵犯知识产权信息等违法违规内容。建立内容审核机制，要求生成式人工智能服务提供者对生成的内容进行实时审核，对违规内容及时进行过滤和处置。同时，规定对因生成内容导致的侵权、误导等问题，生成式人工智能服务提供者应承担相应的法律责任。

2.强化监管机制

一是建立专门监管机构。设立专门负责生成式人工智能数据安全监管的机构，整合现有分散在各部门的监管职能，实现对生成式人工智能全生命周期的数据安全监管。该机构应具备专业的技术人员和监管能力，能够对数据采集、标注、训练、内容生成及数据销毁等环节进行全面、深入的监督检查。

二是加强全流程监管。对生成式人工智能的数据处理过程进行全流程监管，采用技术手段和人工检查相结合的方式。在数据采集环节，重点监管数据获取的合法性和合规性，防止非法采集和超范围采集；在数据标注环节，检查标注规则的合理性和标注过程的规范性；在数据训练和优化环节，监测数据的安全性和算法的透明度；在内容生成环节，实时审核生成内容的合法性和真实性；在数据销毁环节，监督数据销毁的彻底性和规范性。

三是完善风险评估与预警机制。建立生成式人工智能数据安全风险评估体系，定期对生成式人工智能系统的数据安全状况进行评估，识别潜在的安全风险。同时，构建风险预警机制，利用大数据分析、人工智能等技术手段，对可能出现的数据安全事件进行实时监测和预警。一旦发现风险迹象，及时发出预警信号，通知相关企业和机构采取措施进行防范和处置。

3.技术保障制度

一是数据加密技术应用。鼓励企业和机构在数据采集、传输、存储和处理过程中广泛应用数据加密技术，对敏感数据进行加密处理。通过加密，即使数据被非法获取，攻击者也难以破解和利用数据内容，有效保护数据的机密性。例如，采用SSL/TLS加密协议保障数据在网络传输过程中的安全，使用AES等加密算法对存储的数据进行加密。

二是隐私增强技术推广。差分隐私技术通过向查询结果中添加适当的噪声，在保证数据分析准确性的同时，最大限度地保护个人隐私。联邦学习则允许不同机构在不共享原始数据的情况下，联合进行模型训练，避免了数据在传输和共享过程中的泄露风险。

三是安全审计技术强化。利用安全审计技术对生成式人工智能系统的数据处理活动进行全面审计。通过审计日志记录和分析，能够及时发现数据处理过程中的异常行为和安全漏洞，如未经授权的数据访问、数据篡改等。同时，安全审计结果可作为监管部门进行监督检查和企业内部安全管理的重要依据。

4.行业自律与标准制定

一是建立行业自律组织。推动生成式人工智能行业建立自律组织，制定行业自律规范和准则。行业自律组织应组织企业共同参与制定数据安全标准、最佳实践指南等，引导企业自觉遵守数据安全法律法规，加强行业内部的交流与合作，共同应对数据安全挑战。

二是制定行业数据安全标准。行业协会和相关标准化组织应加快制定生成式人工智能的数据安全标准，涵盖数据采集、标注、训练、内容生成、数据销毁等各个环节。这些标准应具有可操作性和通用性，为企业提供明确的技术规范和管理要求，提升整个行业的数据安全水平。同时，鼓励企业通过认证等方式证明其符合行业数据安全标准，增强用户对企业的信任。

三是加强企业内部管理。生成式人工智能企业应建立健全内部数据安全管理制度，明确各部门和岗位的数据安全职责。加强员工的数据安全培训，提高员工的数据安全意识和操作规范。定期对企业的数据安全状况进行自查自纠，及时发现和整改存在的问题，加强对数据安全风险的内部防控。

5.国际合作与交流

一是参与国际规则制定。积极参与国际生成式人工智能数据安全规则的制定，在国际舞台上发出中国声音，表达中国立场，推动形成公平、合理、有效的国际数据安全治理规则。与其他国家共同探讨生成式人工智能发展过程中面临的数据安全挑战，分享经验和解决方案，为全球数据安全治理贡献中国智慧。

二是加强跨境数据流动监管合作。随着生成式人工智能的全球化发展，跨境数据流动日益频繁。加强与其他国家在跨境数据流动监管方面的合作，通过签订双边或多边协议，建立跨境数据流动的安全评估机制和监管协调机制。共同防范跨境数据泄露、数据滥用等安全风险，保障跨境数据流动的安全与有序。

三是开展技术交流与合作。鼓励国内企业、科研机构与国际同行开展数据安全技术交流与合作，共同研发先进的数据安全技术和解决方案。通过技术合作，学习借鉴国际先进经验，提升我国生成式人工智能数据安全技术水平，增强我国在全球数据安全领域的竞争力。

结语

生成式人工智能在推动科技创新和社会发展的同时，其数据安全问题不容忽视。通过构建全方位、多层次的制度保障体系，可有效应对生成式人工智能的数据安全挑战，促进其在安全、合规的轨道上健康发展，为数字经济的繁荣和社会的进步提供有力支撑。

来源：《网络安全和信息化》杂志

（本文不涉密）

-END-

2026年杂志订阅开始啦~

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：网络安全和信息化 网络安全和信息化《生成式人工智能的数据安全挑战与制度响应》