AI时代：数据安全治理如何开展

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小安伴你行
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2026年10月22日 09:18
北京

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引言：AI 时代，数据既是资产也是风险

在AI时代，数据早已不再只是业务流程的“副产品”，而是驱动业务创新、训练人工智能模型、支撑管理决策的核心生产要素。与此同时，数据也是安全事故的高发领域：一次数据泄露、一次违规误用、一次不合规出境，都可能引发经济损失、法律处罚与品牌声誉受损的连锁反应。数据安全与否，直接决定了一家企业能否在AI浪潮中行稳致远。

数据安全治理，是围绕数据全生命周期，统筹运用组织架构、制度规范、技术手段与运营流程，对数据开展分类分级、风险识别、合规管控与持续改进的系统性工程。这项工作不只是安全部门或法务部门的专属职责，而是需要每一位员工共同参与的全员工程。

本培训材料面向公司全体员工，设定了三项目标：第一，帮助大家理解AI时代数据安全治理为何如此紧迫；第二，帮助大家掌握我国数据安全治理的法规基础与治理框架；第三，推动大家将“分类分级、合规使用、风险上报”落实到日常工作当中。无论你从事研发、运营、销售还是职能岗位，都请认真阅读并在工作中践行相关要求。

1  为什么要做数据安全治理：AI 时代的新形势

1.1  数据价值与风险的同步放大

AI模型的训练与推理高度依赖数据，数据作为大模型的核心“燃料”，也意味着掌握数据的主体将拥有巨大价值。但数据价值越高，吸引外部攻击、数据窃取与违规滥用的动力也就越强。大模型、云平台、第三方供应链等场景的出现，进一步扩大了数据暴露面，传统“事后补救”的防护模式已经难以为继。

1.2  AI 带来的新风险

AI既放大了既有的数据安全风险，也催生了全新的风险类型：员工将内部数据“投喂”给外部大模型引发数据泄露；大模型应用遭遇提示注入攻击，可被诱导泄露受限数据；AI驱动的自动化攻击加快了数据窃取的速度；深度伪造技术制造出针对人和数据的信任欺诈；数据跨境场景的风险也日益复杂。这些风险横跨技术与组织的边界，必须通过体系化方式应对。

1.3  监管进入“强监管、长牙齿”阶段

2025至2026年，我国数据安全领域立法密集落地：《网络数据安全管理条例》自2025年1月1日起施行，《个人信息保护合规审计管理办法》自2025年5月1日起施行，《人工智能生成合成内容标识办法》自2025年9月1日起施行，修正后的《网络安全法》自2026年1月1日起施行。当前监管工作正从“原则性要求”转向“可审计、可追责、可处罚”的强执行阶段，合规已经成为企业经营的底线，而非可选项。

表1 AI 时代数据安全面临的主要风险

2  法规与合规框架：数据安全治理的法律底座

2.1  三法为基

我国数据安全治理的顶层框架以“三法”为基础。《中华人民共和国网络安全法》已于2025年完成修正，自2026年1月1日起施行，聚焦网络运行安全与网络空间秩序治理；《中华人民共和国数据安全法》于2021年9月1日施行，确立了数据分类分级保护、监测预警、应急处置、安全审查等核心制度；《中华人民共和国个人信息保护法》于2021年11月1日施行，专门规范个人信息处理活动，明确了告知同意、最小必要、目的限定等基本原则。

2.2  条例与办法细化

《网络数据安全管理条例》（国务院令第790号，2025年1月1日施行）共9章64条，对网络数据处理、重要数据保护、个人信息处理、数据跨境等事项作出了系统性规定；《个人信息保护合规审计管理办法》（2025年5月1日施行）要求，符合规定情形的个人信息处理者必须开展合规审计，将个人信息合规从倡导性要求转为刚性义务。

2.3  AI 专项规定

《生成式人工智能服务管理暂行办法》于2023年8月15日施行，对生成式AI服务提供者的数据来源、训练数据管理与安全责任作出明确规定；《人工智能生成合成内容标识办法》于2025年9月1日施行，要求对AI生成合成内容同时进行显式标识与隐式标识，方便内容溯源与真伪辨别；《促进和规范数据跨境流动规定》于2024年3月22日公布施行，重构了数据出境的评估、标准合同与豁免机制。

2.4  标准落地

国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》于2024年10月1日实施，明确了数据分类分级的通用规则，是各单位落地分类分级管理、确定对应保护措施的重要依据。

表2 数据安全治理核心法规与标准一览

3  数据安全治理体系怎么建：方法论与框架

3.1  治理总体框架：四位一体

成熟的数据安全治理体系通常由四个层面构成：组织层面，要明确数据安全责任主体、数据管理委员会与专职负责人员；制度层面，需建立数据分类分级、权限管理、访问控制、审计与应急预案等相关制度；技术层面，要部署加密、脱敏、防泄漏（DLP）、日志审计、身份与访问管理等安全工具；流程层面，需将安全要求嵌入业务与开发运维流程中，定期开展风险评估与合规审计。

3.2  数据分类分级：治理的起点

依据《数据安全法》与GB/T 43697-2024标准要求，开展工作首先要“摸清家底”——识别本单位的核心数据、重要数据与一般数据，其中一般数据又包含敏感一般数据和常规一般数据；完成定级后，再对不同级别的数据实施分级保护：数据级别越高，对应的保护强度、审批层级与访问控制要求就越严格。此外，数据分类分级并非一次性工作，而是需要伴随数据变化持续推进的动态过程。

3.3  数据全生命周期安全

数据安全覆盖数据采集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除的全流程，每个环节都需设置明确的控制点：采集环节需遵循合法正当与最小必要原则；存储环节需落实加密处理与分级管理要求；使用与加工环节需严格依照权限与审批流程执行；传输与提供环节需完成加密处理与合规评估；公开环节需预先开展合规审查；删除与销毁环节需按要求留存操作痕迹。任何一个环节管控缺失，都可能演变为安全漏洞。

3.4  风险监测、评估与应急响应

建立常态化监测机制，覆盖异常访问、异常导出、异常出境等风险场景，同时配套定期风险评估机制；对于个人信息处理达到规定情形的单位，需依照《个人信息保护合规审计管理办法》开展合规审计；此外还需制定数据安全事件应急预案并定期组织演练，确保安全事件能够实现可发现、可报告、可处置、可追溯。

表3 数据全生命周期各环节的关键管控点

4  AI 场景下的数据安全治

4.1  训练与使用数据的合规

涉及AI训练与模型使用的数据，必须来源合法、授权充分、用途明确。敏感数据应当先完成脱敏处理再入库，严格遵循“数据最小化”原则；针对用于训练的个人信息，需依法获取用户同意并评估其处理必要性。禁止将任何未经授权的数据，如抓取获取的个人信息、内部机密等，投入AI训练使用。

4.2  大模型应用的数据保护

针对企业自建或接入的大模型应用，需落实提示注入防护、系统提示词保护，防护措施包括输入输出过滤、指令与数据隔离；设计可调用工具的智能体时需遵循最小权限原则，同时落实敏感数据最小化入库要求。员工日常使用中，不得将商业秘密、个人信息、源代码等敏感数据输入未经批准的外部AI工具。

4.3  数据跨境流动管控

数据出境须遵守《促进和规范数据跨境流动规定》与《网络数据安全管理条例》：符合安全评估、标准合同或保护认证等申报路径的，应当依法完成申报；符合豁免申报条件的，不再进行单独申报；员工不得私自将数据发送至境外系统、境外邮箱或境外AI服务。

4.4  AI 生成内容标识与溯源

按照《人工智能生成合成内容标识办法》要求，企业对外提供的人工智能生成合成内容，应当同时落实显式标识（向用户明示内容属性）与隐式标识（嵌入元数据），便于后续开展内容溯源与责任界定；同时企业内部也应当建立AI生成内容的归档记录与内容审核机制。

表4 AI 场景数据安全治理要点与落地

5  员工行动清单：把治理落到日常

5.1  分清我手中的数据级别与对待方式

先明确自身接触的数据属于哪一类别（个人信息、内部资料、商业秘密、重要/核心数据），再对应采取不同强度的保护措施。若无法确定数据级别，需按照“就高不就低”的原则从严保护，并通过正式流程提交给数据安全管理团队确认级别。

5.2  使用 AI 与外部工具的红线

所有工具的使用，仅限公司批准的合规工具；禁止将敏感数据、客户隐私、源代码输入未经授权的外部AI、网盘或邮箱。

应当对AI生成输出保持警惕，不得直接将其用于合规审核、业务签约、对外发布等高风险场景；对外发布AI生成内容时，必须按规定落实标识要求。

5.3  发现风险如何上报与处置

若发现疑似数据泄露、异常数据导出、违规数据出境或可疑邮件、可疑链接，应当立即上报信息安全部门，同时妥善保留相关证据，不得扩散相关信息。涉及个人信息的事件，相关人员应当配合个人信息保护合规审计与事件调查工作，如实提供相关记录。

表5 员工数据安全日常行动检查清单

结语：数据安全治理是“全员工程”，从今天开始

数据安全治理并非靠一次培训、一套系统就能完成，而是需要组织与个人共同投入、持续推进的“全员工程”。进入AI时代，数据承载的价值越高，我们守护数据安全的责任也就越重，请将这份材料中的要点要求落实到日常工作中：分清数据类别、守好安全红线、发现问题及时上报。治理有章法，安全有底线——就从你手上的每一份数据做起。