人工智能數(shù)據(jù)隱私保護(hù)規(guī)定一、引言

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為其核心驅(qū)動(dòng)力之一。然而，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題日益凸顯，如何在利用數(shù)據(jù)的同時(shí)保障個(gè)人隱私，成為業(yè)界和學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。本規(guī)定旨在明確人工智能領(lǐng)域數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的基本原則、操作規(guī)范和責(zé)任機(jī)制，確保數(shù)據(jù)處理的合規(guī)性與安全性。

二、基本原則

（一）合法合規(guī)原則

1.數(shù)據(jù)收集必須基于用戶的明確同意，不得以欺騙、隱瞞等手段獲取信息。

2.遵守相關(guān)行業(yè)規(guī)范和國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)的通用要求。

3.定期進(jìn)行合規(guī)性審查，確保數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合規(guī)定。

（二）最小必要原則

1.僅收集與人工智能模型訓(xùn)練、應(yīng)用直接相關(guān)的必要數(shù)據(jù)。

2.避免過(guò)度收集，如用戶非必要的行為日志、生物特征等敏感信息。

3.在數(shù)據(jù)使用前明確告知用途，并限制數(shù)據(jù)訪問(wèn)范圍。

（三）目的限制原則

1.數(shù)據(jù)僅用于預(yù)定的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，不得挪作他用。

2.如需擴(kuò)展用途，需重新獲得用戶同意并說(shuō)明新增用途。

3.建立數(shù)據(jù)使用臺(tái)賬，記錄數(shù)據(jù)流向和使用目的變更。

三、數(shù)據(jù)收集與處理規(guī)范

（一）數(shù)據(jù)收集流程

1.明確告知用戶數(shù)據(jù)收集的目的、范圍和方式。

(1)通過(guò)界面提示、協(xié)議條款等方式顯著展示隱私政策。

(2)提供用戶選擇權(quán)，允許用戶拒絕非核心數(shù)據(jù)的收集。

2.采用匿名化或去標(biāo)識(shí)化技術(shù)，減少個(gè)人身份的直接關(guān)聯(lián)。

(1)對(duì)身份信息進(jìn)行脫敏處理，如哈希加密。

(2)限制數(shù)據(jù)集中直接識(shí)別個(gè)人的字段數(shù)量。

（二）數(shù)據(jù)處理操作

1.建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)制度，區(qū)分敏感數(shù)據(jù)與非敏感數(shù)據(jù)。

(1)敏感數(shù)據(jù)需采取更強(qiáng)的加密和訪問(wèn)控制措施。

(2)非敏感數(shù)據(jù)可適當(dāng)放寬處理限制，但需保留使用記錄。

2.實(shí)施數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限管理，遵循“需知原則”。

(1)對(duì)接觸數(shù)據(jù)的員工進(jìn)行權(quán)限分級(jí)，按職責(zé)分配訪問(wèn)權(quán)限。

(2)記錄所有數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作，包括時(shí)間、人員及操作類型。

（三）數(shù)據(jù)安全防護(hù)

1.采取技術(shù)措施保障數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)安全。

(1)使用TLS/SSL加密數(shù)據(jù)傳輸通道。

(2)對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)采用AES-256等強(qiáng)加密算法。

2.定期進(jìn)行安全評(píng)估，識(shí)別并修復(fù)潛在風(fēng)險(xiǎn)。

(1)每年至少開(kāi)展一次滲透測(cè)試。

(2)監(jiān)控異常訪問(wèn)行為，如短時(shí)間內(nèi)大量數(shù)據(jù)讀取。

四、用戶權(quán)利與救濟(jì)機(jī)制

（一）用戶權(quán)利保障

1.用戶享有知情權(quán)、訪問(wèn)權(quán)、更正權(quán)和刪除權(quán)。

(1)提供便捷的渠道供用戶查詢自身數(shù)據(jù)記錄。

(2)允許用戶請(qǐng)求修改或刪除個(gè)人數(shù)據(jù)。

2.用戶可撤回同意，并要求停止數(shù)據(jù)使用。

(1)撤回同意需通過(guò)原同意渠道進(jìn)行。

(2)撤回后立即停止相關(guān)數(shù)據(jù)收集，但已處理的除外。

（二）投訴與救濟(jì)

1.設(shè)立專門的數(shù)據(jù)隱私投訴部門，響應(yīng)用戶訴求。

(1)24小時(shí)內(nèi)響應(yīng)首次投訴，7個(gè)工作日內(nèi)給出初步處理意見(jiàn)。

(2)提供書(shū)面答復(fù)，說(shuō)明處理結(jié)果。

2.建立第三方調(diào)解機(jī)制，協(xié)助解決爭(zhēng)議。

(1)引入行業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行介入調(diào)解。

(2)確保處理過(guò)程公正透明。

五、責(zé)任與監(jiān)督

（一）企業(yè)責(zé)任

1.明確數(shù)據(jù)隱私保護(hù)負(fù)責(zé)人，承擔(dān)合規(guī)主體責(zé)任。

(1)負(fù)責(zé)人需具備數(shù)據(jù)保護(hù)專業(yè)知識(shí)。

(2)定期向管理層匯報(bào)合規(guī)情況。

2.建立內(nèi)部審計(jì)制度，定期檢查數(shù)據(jù)處理活動(dòng)。

(1)每季度至少開(kāi)展一次內(nèi)部審計(jì)。

(2)對(duì)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題制定整改計(jì)劃并跟蹤落實(shí)。

（二）監(jiān)管要求

1.接受行業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)督與檢查。

(1)配合提供數(shù)據(jù)處理報(bào)告。

(2)對(duì)檢查發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題限期整改。

2.對(duì)違規(guī)行為實(shí)施處罰，包括但不限于警告、罰款。

(1)初次違規(guī)可處以相當(dāng)于年度營(yíng)業(yè)額1%的罰款。

(2)情節(jié)嚴(yán)重者可暫停服務(wù)直至整改達(dá)標(biāo)。

六、附則

本規(guī)定適用于所有涉及人工智能數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包括但不限于模型訓(xùn)練、推理服務(wù)、用戶畫(huà)像等。各業(yè)務(wù)部門需根據(jù)本規(guī)定制定具體實(shí)施細(xì)則，并定期更新以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和監(jiān)管要求。

七、數(shù)據(jù)生命周期管理

（一）數(shù)據(jù)全流程管控

1.建立覆蓋數(shù)據(jù)生命周期的隱私保護(hù)機(jī)制，從產(chǎn)生到銷毀進(jìn)行統(tǒng)一管理。

(1)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段：在系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期嵌入隱私保護(hù)考量（PrivacybyDesign），選擇合適的模型和數(shù)據(jù)類型，避免收集不必要的個(gè)人信息。

(2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)，敏感數(shù)據(jù)需額外加密存儲(chǔ)，并限制物理和邏輯訪問(wèn)權(quán)限。

(3)數(shù)據(jù)使用階段：確保所有數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合最小必要和目的限制原則，實(shí)時(shí)監(jiān)控異常使用行為。

(4)數(shù)據(jù)共享階段：若需與第三方共享數(shù)據(jù)（如合作開(kāi)發(fā)、模型外包），必須簽訂包含數(shù)據(jù)隱私保護(hù)條款的協(xié)議，明確雙方責(zé)任和共享范圍，并要求第三方符合同等保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。

(5)數(shù)據(jù)銷毀階段：制定數(shù)據(jù)保留期限政策，到期后通過(guò)安全、不可逆的方式（如專業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)擦除設(shè)備或加密銷毀）徹底銷毀數(shù)據(jù)，并記錄銷毀過(guò)程。

（二）數(shù)據(jù)分類分級(jí)細(xì)則

1.根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人隱私的影響程度，將數(shù)據(jù)分為以下三級(jí)：

(1)核心隱私數(shù)據(jù)：直接識(shí)別個(gè)人身份的信息，如生物特征（指紋、面部圖像）、實(shí)名認(rèn)證信息、精確地理位置等。

-采集需額外獲取用戶明確、單獨(dú)的同意。

-存儲(chǔ)時(shí)必須使用高強(qiáng)度加密（如AES-256），并限制在授權(quán)范圍內(nèi)訪問(wèn)。

-傳輸必須通過(guò)加密通道（如TLS1.2以上）。

(2)一般隱私數(shù)據(jù)：間接識(shí)別個(gè)人信息，如設(shè)備信息（型號(hào)、操作系統(tǒng)版本）、使用習(xí)慣（功能偏好、交互頻率）、匿名化統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。

-允許在滿足最小必要原則的前提下進(jìn)行收集和使用。

-存儲(chǔ)時(shí)可采用適度加密或訪問(wèn)控制。

(3)非隱私數(shù)據(jù)：公開(kāi)信息或非個(gè)人化數(shù)據(jù)，如天氣數(shù)據(jù)、公開(kāi)新聞?wù)?、聚合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（樣本量大于1000）等。

-一般無(wú)需特殊隱私保護(hù)措施，但仍需防止泄露。

（三）數(shù)據(jù)脫敏與匿名化技術(shù)

1.對(duì)涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)，在存儲(chǔ)和傳輸前應(yīng)用脫敏或匿名化技術(shù)，降低泄露風(fēng)險(xiǎn)。

(1)數(shù)據(jù)脫敏：通過(guò)技術(shù)手段（如掩碼、替換、泛化）部分隱藏敏感信息，如將身份證號(hào)部分字符替換為星號(hào)。

-需評(píng)估脫敏程度是否滿足業(yè)務(wù)需求，避免過(guò)度影響模型效果。

(2)匿名化處理：通過(guò)刪除或修改個(gè)人標(biāo)識(shí)符，使數(shù)據(jù)無(wú)法關(guān)聯(lián)到特定個(gè)人。

-常用方法包括K-匿名、L-多樣性、T-相近性等技術(shù)組合。

-處理后的數(shù)據(jù)視為“匿名數(shù)據(jù)”，可在合規(guī)框架下更自由地使用，但仍需注意重新識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。

八、人工智能模型開(kāi)發(fā)與應(yīng)用中的隱私保護(hù)

（一）模型訓(xùn)練階段隱私保護(hù)

1.采取措施減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

(1)數(shù)據(jù)抽樣：在保證模型精度的前提下，使用代表性樣本進(jìn)行訓(xùn)練，避免集中使用包含特定群體的敏感數(shù)據(jù)。

(2)聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）：探索使用分布式訓(xùn)練模式，模型在本地設(shè)備上使用本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，僅上傳模型更新參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)離開(kāi)用戶設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)。

(3)差分隱私（DifferentialPrivacy）：在模型訓(xùn)練過(guò)程中加入噪聲，使得無(wú)法從模型輸出推斷出任何單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息，同時(shí)盡量保持模型整體效用。

-需調(diào)整隱私預(yù)算（PrivacyBudget）和噪聲添加機(jī)制，平衡隱私保護(hù)與模型準(zhǔn)確性。

(4)安全多方計(jì)算（SecureMulti-PartyComputation,SMC）：在多方協(xié)作訓(xùn)練時(shí)，確保參與方無(wú)法獲取其他方的原始數(shù)據(jù)，僅能獲取計(jì)算結(jié)果。

（二）模型推理與使用階段隱私保護(hù)

1.在模型對(duì)外提供服務(wù)時(shí)，防止用戶隱私信息泄露。

(1)輸入數(shù)據(jù)脫敏：對(duì)用戶輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)脫敏或匿名化處理，避免在推理日志或緩存中留下原始隱私痕跡。

(2)輸出結(jié)果監(jiān)控：分析模型輸出，識(shí)別并過(guò)濾可能泄露用戶敏感信息的響應(yīng)，如意外推斷出的個(gè)人身份、位置或偏好。

(3)會(huì)話隔離：確保不同用戶或應(yīng)用的會(huì)話數(shù)據(jù)相互隔離，防止通過(guò)會(huì)話ID或其他間接關(guān)聯(lián)手段進(jìn)行用戶追蹤。

(4)API調(diào)用限制：對(duì)API接口調(diào)用頻率、參數(shù)范圍進(jìn)行限制，防止惡意用戶通過(guò)接口批量獲取或試探隱私信息。

九、安全事件響應(yīng)與通知

（一）建立安全事件響應(yīng)機(jī)制

1.制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急預(yù)案，明確報(bào)告流程和處置措施。

(1)事件識(shí)別與評(píng)估：建立監(jiān)控系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露、濫用、丟失等安全事件。

-監(jiān)控指標(biāo)包括：異常登錄嘗試、權(quán)限濫用、數(shù)據(jù)訪問(wèn)量激增、加密被繞過(guò)等。

(2)事件響應(yīng)團(tuán)隊(duì)：組建跨部門的安全響應(yīng)小組，包括技術(shù)、法務(wù)、業(yè)務(wù)、公關(guān)等成員。

-小組需定期演練，確保熟悉各自職責(zé)和協(xié)作流程。

(3)事件處置步驟：

-立即隔離受影響的系統(tǒng)或數(shù)據(jù)，阻止事件擴(kuò)大。

-收集證據(jù)，進(jìn)行根因分析（RootCauseAnalysis），確定泄露范圍和原因。

-評(píng)估事件影響，包括受影響的用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)類型、潛在風(fēng)險(xiǎn)等。

（二）用戶通知規(guī)范

1.根據(jù)事件嚴(yán)重程度和影響范圍，決定是否以及如何通知用戶。

(1)通知條件：

-當(dāng)數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致用戶面臨實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)（如身份盜用、財(cái)產(chǎn)損失）時(shí)，必須及時(shí)通知。

-通知需在確定事件可能危及用戶權(quán)利后的合理時(shí)間內(nèi)發(fā)出（例如，72小時(shí)內(nèi)）。

(2)通知內(nèi)容：

-清晰說(shuō)明事件的基本情況（如“我們檢測(cè)到一次未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)”）。

-說(shuō)明泄露的數(shù)據(jù)類型（如“用戶的設(shè)備信息”）。

-告知可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)和用戶可采取的防護(hù)措施（如修改密碼、檢查賬戶異常）。

-提供聯(lián)系方式供用戶咨詢。

(3)通知方式：

-通過(guò)用戶注冊(cè)時(shí)留下的主要聯(lián)系方式（如電子郵件、應(yīng)用內(nèi)消息）進(jìn)行通知。

-必要時(shí)，可通過(guò)官方網(wǎng)站公告等方式同步告知。

（三）事件記錄與改進(jìn)

1.完整記錄安全事件的處理過(guò)程和結(jié)果，作為后續(xù)改進(jìn)的依據(jù)。

(1)記錄內(nèi)容：事件發(fā)生時(shí)間、響應(yīng)時(shí)間、處置措施、影響評(píng)估、用戶通知情況、整改措施等。

(2)定期復(fù)盤(pán)：每月對(duì)安全事件進(jìn)行復(fù)盤(pán)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)流程和預(yù)防措施。

十、人員培訓(xùn)與意識(shí)提升

（一）制定常態(tài)化培訓(xùn)計(jì)劃

1.定期對(duì)涉及數(shù)據(jù)處理的全體員工進(jìn)行隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)。

(1)培訓(xùn)對(duì)象：包括技術(shù)開(kāi)發(fā)人員、產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員、客服、管理層等所有可能接觸或影響數(shù)據(jù)的崗位。

(2)培訓(xùn)內(nèi)容：

-數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的基本法規(guī)要求（通用原則，非具體法律條文）。

-公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)隱私政策和操作規(guī)程。

-常見(jiàn)的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)（如釣魚(yú)攻擊、弱密碼、不安全代碼）及防范方法。

-處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)的特殊要求和行為規(guī)范。

(3)培訓(xùn)形式：結(jié)合案例分析、在線課程、現(xiàn)場(chǎng)演練等多種形式，提高培訓(xùn)效果。

（二）強(qiáng)化意識(shí)與責(zé)任

1.將數(shù)據(jù)隱私保護(hù)意識(shí)融入日常工作和企業(yè)文化中。

(1)簽訂保密協(xié)議：要求所有接觸數(shù)據(jù)的員工簽署保密協(xié)議，明確其保護(hù)數(shù)據(jù)的法律責(zé)任。

(2)設(shè)立舉報(bào)渠道：建立內(nèi)部匿名舉報(bào)機(jī)制，鼓勵(lì)員工報(bào)告潛在的數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)或違規(guī)行為。

(3)績(jī)效考核關(guān)聯(lián)：將數(shù)據(jù)隱私保護(hù)表現(xiàn)納入員工績(jī)效考核，對(duì)表現(xiàn)優(yōu)秀的予以獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)違反規(guī)定的進(jìn)行相應(yīng)處理。

十一、合規(guī)審計(jì)與持續(xù)改進(jìn)

（一）內(nèi)部審計(jì)機(jī)制

1.設(shè)立獨(dú)立的內(nèi)部審計(jì)部門或指定專人，定期對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)實(shí)踐進(jìn)行審計(jì)。

(1)審計(jì)頻率：至少每半年進(jìn)行一次全面審計(jì)，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域（如核心數(shù)據(jù)訪問(wèn)、第三方合作）可增加審計(jì)頻次。

(2)審計(jì)范圍：涵蓋數(shù)據(jù)生命周期各環(huán)節(jié)，包括政策執(zhí)行情況、技術(shù)措施有效性、員工行為符合性等。

(3)審計(jì)方法：結(jié)合文檔審查、訪談、系統(tǒng)測(cè)試、抽樣檢查等多種方式。

（二）合規(guī)評(píng)估與更新

1.定期評(píng)估外部環(huán)境變化對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的影響，動(dòng)態(tài)更新規(guī)定和措施。

(1)關(guān)注技術(shù)發(fā)展：跟蹤人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)對(duì)隱私保護(hù)提出的新挑戰(zhàn)，及時(shí)引入新的防護(hù)手段（如隱私增強(qiáng)技術(shù)）。

(2)響應(yīng)監(jiān)管動(dòng)態(tài)：關(guān)注行業(yè)監(jiān)管趨勢(shì)和最佳實(shí)踐，調(diào)整內(nèi)部政策以保持合規(guī)性。

(3)政策修訂流程：建立正式的政策修訂程序，包括草案擬定、跨部門評(píng)審、發(fā)布實(shí)施等環(huán)節(jié)，確保修訂過(guò)程透明、科學(xué)。

（三）效果評(píng)估與持續(xù)改進(jìn)

1.通過(guò)審計(jì)結(jié)果、安全事件數(shù)據(jù)、用戶反饋等，評(píng)估隱私保護(hù)措施的有效性。

(1)關(guān)鍵指標(biāo)（KPIs）：跟蹤如“年度數(shù)據(jù)泄露事件次數(shù)”、“用戶隱私投訴處理滿意度”、“內(nèi)部培訓(xùn)覆蓋率”等指標(biāo)。

(2)持續(xù)優(yōu)化：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，識(shí)別薄弱環(huán)節(jié)，制定改進(jìn)計(jì)劃，形成“評(píng)估-改進(jìn)-再評(píng)估”的閉環(huán)管理。

一、引言

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為其核心驅(qū)動(dòng)力之一。然而，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題日益凸顯，如何在利用數(shù)據(jù)的同時(shí)保障個(gè)人隱私，成為業(yè)界和學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。本規(guī)定旨在明確人工智能領(lǐng)域數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的基本原則、操作規(guī)范和責(zé)任機(jī)制，確保數(shù)據(jù)處理的合規(guī)性與安全性。

二、基本原則

（一）合法合規(guī)原則

1.數(shù)據(jù)收集必須基于用戶的明確同意，不得以欺騙、隱瞞等手段獲取信息。

2.遵守相關(guān)行業(yè)規(guī)范和國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)的通用要求。

3.定期進(jìn)行合規(guī)性審查，確保數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合規(guī)定。

（二）最小必要原則

1.僅收集與人工智能模型訓(xùn)練、應(yīng)用直接相關(guān)的必要數(shù)據(jù)。

2.避免過(guò)度收集，如用戶非必要的行為日志、生物特征等敏感信息。

3.在數(shù)據(jù)使用前明確告知用途，并限制數(shù)據(jù)訪問(wèn)范圍。

（三）目的限制原則

1.數(shù)據(jù)僅用于預(yù)定的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，不得挪作他用。

2.如需擴(kuò)展用途，需重新獲得用戶同意并說(shuō)明新增用途。

3.建立數(shù)據(jù)使用臺(tái)賬，記錄數(shù)據(jù)流向和使用目的變更。

三、數(shù)據(jù)收集與處理規(guī)范

（一）數(shù)據(jù)收集流程

1.明確告知用戶數(shù)據(jù)收集的目的、范圍和方式。

(1)通過(guò)界面提示、協(xié)議條款等方式顯著展示隱私政策。

(2)提供用戶選擇權(quán)，允許用戶拒絕非核心數(shù)據(jù)的收集。

2.采用匿名化或去標(biāo)識(shí)化技術(shù)，減少個(gè)人身份的直接關(guān)聯(lián)。

(1)對(duì)身份信息進(jìn)行脫敏處理，如哈希加密。

(2)限制數(shù)據(jù)集中直接識(shí)別個(gè)人的字段數(shù)量。

（二）數(shù)據(jù)處理操作

1.建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)制度，區(qū)分敏感數(shù)據(jù)與非敏感數(shù)據(jù)。

(1)敏感數(shù)據(jù)需采取更強(qiáng)的加密和訪問(wèn)控制措施。

(2)非敏感數(shù)據(jù)可適當(dāng)放寬處理限制，但需保留使用記錄。

2.實(shí)施數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限管理，遵循“需知原則”。

(1)對(duì)接觸數(shù)據(jù)的員工進(jìn)行權(quán)限分級(jí)，按職責(zé)分配訪問(wèn)權(quán)限。

(2)記錄所有數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作，包括時(shí)間、人員及操作類型。

（三）數(shù)據(jù)安全防護(hù)

1.采取技術(shù)措施保障數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)安全。

(1)使用TLS/SSL加密數(shù)據(jù)傳輸通道。

(2)對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)采用AES-256等強(qiáng)加密算法。

2.定期進(jìn)行安全評(píng)估，識(shí)別并修復(fù)潛在風(fēng)險(xiǎn)。

(1)每年至少開(kāi)展一次滲透測(cè)試。

(2)監(jiān)控異常訪問(wèn)行為，如短時(shí)間內(nèi)大量數(shù)據(jù)讀取。

四、用戶權(quán)利與救濟(jì)機(jī)制

（一）用戶權(quán)利保障

1.用戶享有知情權(quán)、訪問(wèn)權(quán)、更正權(quán)和刪除權(quán)。

(1)提供便捷的渠道供用戶查詢自身數(shù)據(jù)記錄。

(2)允許用戶請(qǐng)求修改或刪除個(gè)人數(shù)據(jù)。

2.用戶可撤回同意，并要求停止數(shù)據(jù)使用。

(1)撤回同意需通過(guò)原同意渠道進(jìn)行。

(2)撤回后立即停止相關(guān)數(shù)據(jù)收集，但已處理的除外。

（二）投訴與救濟(jì)

1.設(shè)立專門的數(shù)據(jù)隱私投訴部門，響應(yīng)用戶訴求。

(1)24小時(shí)內(nèi)響應(yīng)首次投訴，7個(gè)工作日內(nèi)給出初步處理意見(jiàn)。

(2)提供書(shū)面答復(fù)，說(shuō)明處理結(jié)果。

2.建立第三方調(diào)解機(jī)制，協(xié)助解決爭(zhēng)議。

(1)引入行業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行介入調(diào)解。

(2)確保處理過(guò)程公正透明。

五、責(zé)任與監(jiān)督

（一）企業(yè)責(zé)任

1.明確數(shù)據(jù)隱私保護(hù)負(fù)責(zé)人，承擔(dān)合規(guī)主體責(zé)任。

(1)負(fù)責(zé)人需具備數(shù)據(jù)保護(hù)專業(yè)知識(shí)。

(2)定期向管理層匯報(bào)合規(guī)情況。

2.建立內(nèi)部審計(jì)制度，定期檢查數(shù)據(jù)處理活動(dòng)。

(1)每季度至少開(kāi)展一次內(nèi)部審計(jì)。

(2)對(duì)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題制定整改計(jì)劃并跟蹤落實(shí)。

（二）監(jiān)管要求

1.接受行業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)督與檢查。

(1)配合提供數(shù)據(jù)處理報(bào)告。

(2)對(duì)檢查發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題限期整改。

2.對(duì)違規(guī)行為實(shí)施處罰，包括但不限于警告、罰款。

(1)初次違規(guī)可處以相當(dāng)于年度營(yíng)業(yè)額1%的罰款。

(2)情節(jié)嚴(yán)重者可暫停服務(wù)直至整改達(dá)標(biāo)。

六、附則

本規(guī)定適用于所有涉及人工智能數(shù)據(jù)處理的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包括但不限于模型訓(xùn)練、推理服務(wù)、用戶畫(huà)像等。各業(yè)務(wù)部門需根據(jù)本規(guī)定制定具體實(shí)施細(xì)則，并定期更新以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和監(jiān)管要求。

七、數(shù)據(jù)生命周期管理

（一）數(shù)據(jù)全流程管控

1.建立覆蓋數(shù)據(jù)生命周期的隱私保護(hù)機(jī)制，從產(chǎn)生到銷毀進(jìn)行統(tǒng)一管理。

(1)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段：在系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期嵌入隱私保護(hù)考量（PrivacybyDesign），選擇合適的模型和數(shù)據(jù)類型，避免收集不必要的個(gè)人信息。

(2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)，敏感數(shù)據(jù)需額外加密存儲(chǔ)，并限制物理和邏輯訪問(wèn)權(quán)限。

(3)數(shù)據(jù)使用階段：確保所有數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合最小必要和目的限制原則，實(shí)時(shí)監(jiān)控異常使用行為。

(4)數(shù)據(jù)共享階段：若需與第三方共享數(shù)據(jù)（如合作開(kāi)發(fā)、模型外包），必須簽訂包含數(shù)據(jù)隱私保護(hù)條款的協(xié)議，明確雙方責(zé)任和共享范圍，并要求第三方符合同等保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。

(5)數(shù)據(jù)銷毀階段：制定數(shù)據(jù)保留期限政策，到期后通過(guò)安全、不可逆的方式（如專業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)擦除設(shè)備或加密銷毀）徹底銷毀數(shù)據(jù)，并記錄銷毀過(guò)程。

（二）數(shù)據(jù)分類分級(jí)細(xì)則

1.根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)人隱私的影響程度，將數(shù)據(jù)分為以下三級(jí)：

(1)核心隱私數(shù)據(jù)：直接識(shí)別個(gè)人身份的信息，如生物特征（指紋、面部圖像）、實(shí)名認(rèn)證信息、精確地理位置等。

-采集需額外獲取用戶明確、單獨(dú)的同意。

-存儲(chǔ)時(shí)必須使用高強(qiáng)度加密（如AES-256），并限制在授權(quán)范圍內(nèi)訪問(wèn)。

-傳輸必須通過(guò)加密通道（如TLS1.2以上）。

(2)一般隱私數(shù)據(jù)：間接識(shí)別個(gè)人信息，如設(shè)備信息（型號(hào)、操作系統(tǒng)版本）、使用習(xí)慣（功能偏好、交互頻率）、匿名化統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。

-允許在滿足最小必要原則的前提下進(jìn)行收集和使用。

-存儲(chǔ)時(shí)可采用適度加密或訪問(wèn)控制。

(3)非隱私數(shù)據(jù)：公開(kāi)信息或非個(gè)人化數(shù)據(jù)，如天氣數(shù)據(jù)、公開(kāi)新聞?wù)?、聚合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（樣本量大于1000）等。

-一般無(wú)需特殊隱私保護(hù)措施，但仍需防止泄露。

（三）數(shù)據(jù)脫敏與匿名化技術(shù)

1.對(duì)涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)，在存儲(chǔ)和傳輸前應(yīng)用脫敏或匿名化技術(shù)，降低泄露風(fēng)險(xiǎn)。

(1)數(shù)據(jù)脫敏：通過(guò)技術(shù)手段（如掩碼、替換、泛化）部分隱藏敏感信息，如將身份證號(hào)部分字符替換為星號(hào)。

-需評(píng)估脫敏程度是否滿足業(yè)務(wù)需求，避免過(guò)度影響模型效果。

(2)匿名化處理：通過(guò)刪除或修改個(gè)人標(biāo)識(shí)符，使數(shù)據(jù)無(wú)法關(guān)聯(lián)到特定個(gè)人。

-常用方法包括K-匿名、L-多樣性、T-相近性等技術(shù)組合。

-處理后的數(shù)據(jù)視為“匿名數(shù)據(jù)”，可在合規(guī)框架下更自由地使用，但仍需注意重新識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。

八、人工智能模型開(kāi)發(fā)與應(yīng)用中的隱私保護(hù)

（一）模型訓(xùn)練階段隱私保護(hù)

1.采取措施減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

(1)數(shù)據(jù)抽樣：在保證模型精度的前提下，使用代表性樣本進(jìn)行訓(xùn)練，避免集中使用包含特定群體的敏感數(shù)據(jù)。

(2)聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）：探索使用分布式訓(xùn)練模式，模型在本地設(shè)備上使用本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，僅上傳模型更新參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)離開(kāi)用戶設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)。

(3)差分隱私（DifferentialPrivacy）：在模型訓(xùn)練過(guò)程中加入噪聲，使得無(wú)法從模型輸出推斷出任何單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息，同時(shí)盡量保持模型整體效用。

-需調(diào)整隱私預(yù)算（PrivacyBudget）和噪聲添加機(jī)制，平衡隱私保護(hù)與模型準(zhǔn)確性。

(4)安全多方計(jì)算（SecureMulti-PartyComputation,SMC）：在多方協(xié)作訓(xùn)練時(shí)，確保參與方無(wú)法獲取其他方的原始數(shù)據(jù)，僅能獲取計(jì)算結(jié)果。

（二）模型推理與使用階段隱私保護(hù)

1.在模型對(duì)外提供服務(wù)時(shí)，防止用戶隱私信息泄露。

(1)輸入數(shù)據(jù)脫敏：對(duì)用戶輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)脫敏或匿名化處理，避免在推理日志或緩存中留下原始隱私痕跡。

(2)輸出結(jié)果監(jiān)控：分析模型輸出，識(shí)別并過(guò)濾可能泄露用戶敏感信息的響應(yīng)，如意外推斷出的個(gè)人身份、位置或偏好。

(3)會(huì)話隔離：確保不同用戶或應(yīng)用的會(huì)話數(shù)據(jù)相互隔離，防止通過(guò)會(huì)話ID或其他間接關(guān)聯(lián)手段進(jìn)行用戶追蹤。

(4)API調(diào)用限制：對(duì)API接口調(diào)用頻率、參數(shù)范圍進(jìn)行限制，防止惡意用戶通過(guò)接口批量獲取或試探隱私信息。

九、安全事件響應(yīng)與通知

（一）建立安全事件響應(yīng)機(jī)制

1.制定詳細(xì)的數(shù)據(jù)安全事件應(yīng)急預(yù)案，明確報(bào)告流程和處置措施。

(1)事件識(shí)別與評(píng)估：建立監(jiān)控系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露、濫用、丟失等安全事件。

-監(jiān)控指標(biāo)包括：異常登錄嘗試、權(quán)限濫用、數(shù)據(jù)訪問(wèn)量激增、加密被繞過(guò)等。

(2)事件響應(yīng)團(tuán)隊(duì)：組建跨部門的安全響應(yīng)小組，包括技術(shù)、法務(wù)、業(yè)務(wù)、公關(guān)等成員。

-小組需定期演練，確保熟悉各自職責(zé)和協(xié)作流程。

(3)事件處置步驟：

-立即隔離受影響的系統(tǒng)或數(shù)據(jù)，阻止事件擴(kuò)大。

-收集證據(jù)，進(jìn)行根因分析（RootCauseAnalysis），確定泄露范圍和原因。

-評(píng)估事件影響，包括受影響的用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)類型、潛在風(fēng)險(xiǎn)等。

（二）用戶通知規(guī)范

1.根據(jù)事件嚴(yán)重程度和影響范圍，決定是否以及如何通知用戶。

(1)通知條件：

-當(dāng)數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致用戶面臨實(shí)質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)（如身份盜用、財(cái)產(chǎn)損失）時(shí)，必須及時(shí)通知。

-通知需在確定事件可能危及用戶權(quán)利后的合理時(shí)間內(nèi)發(fā)出（例如，72小時(shí)內(nèi)）。

(2)通知內(nèi)容：

-清晰說(shuō)明事件的基本情況（如“我們檢測(cè)到一次未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)”）。

-說(shuō)明泄露的數(shù)據(jù)類型（如“用戶的設(shè)備信息”）。

-告知可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)和用戶可采取的防護(hù)措施（如修改密碼、檢查賬戶異常）。

-提供聯(lián)系方式供用戶咨詢。

(3)通知方式：

-通過(guò)用戶注冊(cè)時(shí)留下的主要聯(lián)系方式（如電子郵件、應(yīng)用內(nèi)消息）進(jìn)行通知。

-必要時(shí)，可通過(guò)官方網(wǎng)站公告等方式同步告知。

（三）事件記錄與改進(jìn)

1.完整記錄安全事件的處理過(guò)程和結(jié)果，作為后續(xù)改進(jìn)的依據(jù)。

(1)記錄內(nèi)容：事件發(fā)生時(shí)間、響應(yīng)時(shí)間、處置措施、影響評(píng)估、用戶通知情況、整改措施等。

(2)定期復(fù)盤(pán)：每月對(duì)安全事件進(jìn)行復(fù)盤(pán)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，優(yōu)化應(yīng)急