《GB/T45652-2025網(wǎng)絡安全技術

生成式人工智能預訓練和優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)安全規(guī)范》(2026年)深度解析點擊此處添加標題內容目錄生成式AI數(shù)據(jù)安全“基本法”落地:為何GB/T45652-2025是行業(yè)合規(guī)的必經(jīng)之路?專家視角剖析核心價值優(yōu)化訓練更要“優(yōu)安全”:模型迭代中數(shù)據(jù)迭代的風險點如何管控?合規(guī)操作指南在此知識產(chǎn)權不“踩坑”:訓練數(shù)據(jù)的版權歸屬與使用許可如何界定?專家拆解標準條款跨境流動設“

閘門”:生成式AI訓練數(shù)據(jù)出境需滿足哪些條件?標準與數(shù)據(jù)安全法的銜接要點責任主體“

明算賬”:企業(yè)

、服務商

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用戶的安全責任如何劃分?標準下的責任體系構建數(shù)據(jù)源頭防風險:預訓練數(shù)據(jù)采集的合法性邊界在哪?標準劃定的“安全紅線”深度解讀個人信息保護加碼:生成式AI訓練數(shù)據(jù)中的隱私脫敏技術有哪些?標準推薦方案全解析數(shù)據(jù)質量即安全:低質

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污染數(shù)據(jù)為何會引發(fā)AI安全危機?標準中的數(shù)據(jù)質量管控體系安全技術筑牢防線:哪些技術手段能支撐訓練數(shù)據(jù)全生命周期安全?標準倡導的技術路徑未來合規(guī)風向標:GB/T45652-2025將如何影響AI行業(yè)發(fā)展?3年趨勢預測與應對策生成式AI數(shù)據(jù)安全“基本法”落地：為何GB/T45652-2025是行業(yè)合規(guī)的必經(jīng)之路？專家視角剖析核心價值標準出臺的時代背景：生成式AI爆發(fā)下的訓練數(shù)據(jù)安全困局01近年來生成式AI技術迅猛發(fā)展，但訓練數(shù)據(jù)安全問題凸顯。數(shù)據(jù)來源不明、隱私泄露、版權糾紛等事件頻發(fā)，如某AI模型因使用含個人敏感信息的訓練數(shù)據(jù)遭監(jiān)管處罰。行業(yè)缺乏統(tǒng)一安全規(guī)范，企業(yè)合規(guī)無據(jù)可依，GB/T45652-2025在此背景下應運而生，填補了領域空白。02該標準并非孤立存在，而是緊密銜接《網(wǎng)絡安全法》《數(shù)據(jù)安全法》等上位法，將抽象法律要求轉化為可操作的技術與管理規(guī)范。它既明確安全底線，又為企業(yè)提供實施路徑，成為生成式AI企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設的“操作手冊”。（二）標準的核心定位：銜接法律法規(guī)與產(chǎn)業(yè)實踐的“橋梁”010201從專家視角看，標準不僅能防范數(shù)據(jù)安全風險，更能規(guī)范行業(yè)秩序，提升我國生成式AI產(chǎn)業(yè)競爭力。通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)安全要求，可減少“劣幣驅逐良幣”現(xiàn)象，助力企業(yè)在安全基礎上創(chuàng)新，為產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展保駕護航。（三）專家視角：標準對AI行業(yè)的長遠價值與現(xiàn)實意義010201、數(shù)據(jù)源頭防風險：預訓練數(shù)據(jù)采集的合法性邊界在哪？標準劃定的“安全紅線”深度解讀預訓練數(shù)據(jù)采集的合法性核心：“知情同意”原則的實操要求標準明確預訓練數(shù)據(jù)采集需遵循“知情同意”原則。企業(yè)采集個人數(shù)據(jù)時，需以清晰易懂方式告知采集目的、范圍等，獲得用戶明確授權。嚴禁通過隱瞞、欺詐手段獲取數(shù)據(jù)，采集兒童信息需征得監(jiān)護人同意并制定特殊保護措施。12No.1（二）公共數(shù)據(jù)采集：開放與安全的平衡之道No.2對于政府公開的公共數(shù)據(jù)，標準要求采集者需遵守數(shù)據(jù)開放平臺規(guī)定，不得超出公開范圍使用。涉及敏感公共數(shù)據(jù)的，需按相關審批流程辦理，確保采集行為不危害國家安全、公共利益。（三）標準劃定的“紅線”：絕對禁止采集的幾類數(shù)據(jù)標準明確列出禁止采集的數(shù)據(jù)集，包括國家秘密、未授權的個人敏感信息、涉及國家安全的特殊數(shù)據(jù)等。企業(yè)若違反，將面臨合規(guī)風險，情節(jié)嚴重者還可能承擔法律責任，這為數(shù)據(jù)采集劃定了不可逾越的“安全紅線”。、優(yōu)化訓練更要“優(yōu)安全”：模型迭代中數(shù)據(jù)迭代的風險點如何管控？合規(guī)操作指南在此優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)的特點：動態(tài)迭代下的安全新挑戰(zhàn)優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)具有動態(tài)性、針對性特點，多為模型迭代過程中補充的新數(shù)據(jù)，易出現(xiàn)數(shù)據(jù)來源復雜、質量參差不齊等問題。這些問題可能導致模型偏見、安全漏洞，給數(shù)據(jù)安全管控帶來新挑戰(zhàn)，需針對性制定措施。0102（二）風險管控核心：優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)的“先審核后使用”機制標準要求建立優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)“先審核后使用”機制。企業(yè)需組建專業(yè)團隊，對補充數(shù)據(jù)的合法性、安全性進行審核，重點排查數(shù)據(jù)污染、隱私信息等問題。審核通過的data需記錄溯源信息，未通過的及時剔除并留存處理記錄。12（三）合規(guī)操作指南：優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)的全流程管控要點從數(shù)據(jù)獲取到使用，需全程管控。獲取時驗證來源合法性，存儲時采用加密技術，使用中實時監(jiān)測數(shù)據(jù)質量，迭代后留存數(shù)據(jù)變更記錄。同時定期開展安全審計，及時發(fā)現(xiàn)并整改管控漏洞。、個人信息保護加碼：生成式AI訓練數(shù)據(jù)中的隱私脫敏技術有哪些？標準推薦方案全解析隱私脫敏的核心目標：“可識別性”的消除與控制01標準指出隱私脫敏需實現(xiàn)個人信息“不可識別”，即通過技術手段處理后，無法單獨或結合其他信息識別特定個人。脫敏后的信息需確保不能還原，同時兼顧數(shù)據(jù)的可用性，滿足AI訓練需求。02（二）標準推薦的核心脫敏技術：適用場景與操作規(guī)范01推薦技術包括數(shù)據(jù)匿名化、去標識化等。匿名化適用于非必要保留個人信息的場景，通過刪除、替換敏感字段實現(xiàn)；去標識化適用于需保留部分信息的場景，采用加密、屏蔽等方式處理。操作中需根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇合適技術。02（三）脫敏效果評估：標準要求的“雙重驗證”機制01脫敏后需通過“技術驗證+人工審核”雙重評估。技術上通過算法檢測脫敏效果，人工審核重點排查遺漏風險。評估不通過的需重新處理，直至符合標準要求，確保脫敏后的訓練數(shù)據(jù)不會泄露個人隱私。02、知識產(chǎn)權不“踩坑”：訓練數(shù)據(jù)的版權歸屬與使用許可如何界定？專家拆解標準條款版權歸屬的核心原則：“誰創(chuàng)作誰享有”與“約定優(yōu)先”01標準明確訓練數(shù)據(jù)版權歸屬遵循“誰創(chuàng)作誰享有”原則，原創(chuàng)數(shù)據(jù)的版權歸創(chuàng)作者所有。若數(shù)據(jù)為合作創(chuàng)作或通過授權獲取，版權歸屬以雙方約定為準。企業(yè)使用此類數(shù)據(jù)時，需留存版權證明及授權文件。02No.1（二）已授權數(shù)據(jù)使用：不得突破許可范圍的“剛性要求”No.2企業(yè)使用授權數(shù)據(jù)時，需嚴格遵守許可協(xié)議，不得超出約定的使用范圍、期限和方式。如需擴大使用，需重新獲得版權方授權。標準要求企業(yè)建立授權數(shù)據(jù)管理臺賬，詳細記錄授權信息，防范版權侵權風險。（三）開源數(shù)據(jù)使用：不可忽視的版權風險點開源數(shù)據(jù)雖可免費獲取，但并非無版權。標準提醒企業(yè)使用時需遵守開源協(xié)議，明確協(xié)議中的權利與義務，如部分協(xié)議要求衍生作品需開源。忽視開源協(xié)議可能引發(fā)版權糾紛，企業(yè)需特別關注此類風險。0102、數(shù)據(jù)質量即安全：低質、污染數(shù)據(jù)為何會引發(fā)AI安全危機？標準中的數(shù)據(jù)質量管控體系低質與污染數(shù)據(jù)的危害：從模型失效到安全事故的連鎖反應低質數(shù)據(jù)如錯誤、殘缺數(shù)據(jù)會導致模型訓練效果差，預測準確率低；污染數(shù)據(jù)如含偏見、惡意的數(shù)據(jù)，可能使模型產(chǎn)生歧視性輸出，甚至被利用發(fā)起網(wǎng)絡攻擊，引發(fā)AI安全危機，危害用戶權益與社會安全。（二）標準構建的數(shù)據(jù)質量管控體系：“全生命周期”質量保障標準構建“全生命周期”數(shù)據(jù)質量管控體系，涵蓋數(shù)據(jù)采集、存儲、使用、銷毀各環(huán)節(jié)。采集時制定質量標準，存儲中定期校驗，使用前質量檢測，銷毀前確保數(shù)據(jù)不可恢復。各環(huán)節(jié)需記錄質量檢測結果，實現(xiàn)質量可追溯。核心評價維度包括準確性、完整性、一致性、時效性等。準確性要求數(shù)據(jù)真實可靠，完整性需避免關鍵信息缺失，一致性確保數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，時效性要求數(shù)據(jù)更新及時。企業(yè)需依據(jù)這些指標建立評估機制，保障數(shù)據(jù)質量。（三）數(shù)據(jù)質量評估指標：標準明確的核心評價維度010201、跨境流動設“閘門”：生成式AI訓練數(shù)據(jù)出境需滿足哪些條件？標準與數(shù)據(jù)安全法的銜接要點訓練數(shù)據(jù)出境的前提：滿足“安全評估”或“標準合同”要求01標準銜接《數(shù)據(jù)安全法》，明確訓練數(shù)據(jù)出境需滿足安全評估或簽訂標準合同要求。涉及重要數(shù)據(jù)的，需通過國家數(shù)據(jù)安全評估；非重要數(shù)據(jù)出境，可與境外接收方簽訂標準合同，明確雙方安全責任。02（二）出境數(shù)據(jù)的安全保障：境外接收方的資質與義務標準要求境外接收方需具備相應數(shù)據(jù)安全保障能力，遵守我國數(shù)據(jù)安全相關法律法規(guī)。接收方需承諾按約定使用數(shù)據(jù)，不得擅自轉存、泄露，企業(yè)需對接收方的安全能力進行評估并定期核查。（三）特殊數(shù)據(jù)出境：需經(jīng)專項審批的幾類情形01涉及國家秘密、核心業(yè)務數(shù)據(jù)等特殊訓練數(shù)據(jù)，出境需經(jīng)專項審批。企業(yè)需向相關主管部門提交出境申請及安全保障方案，經(jīng)批準后方可實施。嚴禁未經(jīng)審批擅自向境外傳輸此類數(shù)據(jù)，防范國家安全風險。02、安全技術筑牢防線：哪些技術手段能支撐訓練數(shù)據(jù)全生命周期安全？標準倡導的技術路徑數(shù)據(jù)存儲安全：加密技術的選型與應用規(guī)范標準倡導采用加密技術保障存儲安全，推薦使用國密算法對訓練數(shù)據(jù)進行加密處理。靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲需采用加密存儲，動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸需使用加密傳輸協(xié)議。同時要求定期更新加密密鑰，防范密鑰泄露風險。12（二）數(shù)據(jù)溯源技術：實現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)的“來源可查、去向可追”01數(shù)據(jù)溯源技術是核心手段之一，通過區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)標簽等技術，為每條訓練數(shù)據(jù)打上唯一標識，記錄采集、處理、使用等全流程信息。實現(xiàn)“來源可查、去向可追、責任可究”，為安全審計和問題追溯提供支撐。02（三）安全監(jiān)測技術：實時防范數(shù)據(jù)泄露與濫用風險標準要求部署實時安全監(jiān)測系統(tǒng)，對訓練數(shù)據(jù)的訪問、操作進行動態(tài)監(jiān)測。當出現(xiàn)異常訪問、數(shù)據(jù)批量導出等風險行為時，系統(tǒng)需及時預警并阻斷操作。同時定期開展安全掃描，排查系統(tǒng)漏洞，筑牢技術防線。0102、責任主體“明算賬”：企業(yè)、服務商、用戶的安全責任如何劃分？標準下的責任體系構建企業(yè)的主體責任：從數(shù)據(jù)采集到銷毀的全鏈條管控義務企業(yè)作為生成式AI研發(fā)主體，承擔全鏈條安全責任。需建立數(shù)據(jù)安全管理制度，配備專業(yè)團隊，落實技術與管理措施。發(fā)生數(shù)據(jù)安全事件時，需及時啟動應急預案，開展應急處置并按規(guī)定上報。（二）服務商的協(xié)同責任：技術支持與安全保障的雙重義務01數(shù)據(jù)服務商為企業(yè)提供數(shù)據(jù)資源或技術服務時，需確保所提供數(shù)據(jù)合法、安全，技術服務符合標準要求。發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在違規(guī)使用數(shù)據(jù)行為時，需及時提醒并制止，必要時向監(jiān)管部門報告，履行協(xié)同責任。01（三）用戶的權利與責任：合理行使權利，避免數(shù)據(jù)濫用用戶享有個人數(shù)據(jù)知情權、更正權等，同時需承擔合理使用責任。不得故意提供虛假、惡意數(shù)據(jù)，不得利用AI技術侵犯他人權益。用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)被濫用時，可向企業(yè)或監(jiān)管部門投訴舉報，維護自身權益。、未來合規(guī)風向標：GB/T45652-2025將如何影響AI行業(yè)發(fā)展？3年趨勢預測與應對策略行業(yè)發(fā)展趨勢：安全與創(chuàng)新并行的“合規(guī)化”轉型未來3年，生成式AI行業(yè)將加速“合規(guī)化”轉型。標準將推動企業(yè)從“重技術輕安全”轉向“安全與創(chuàng)新并重”，合規(guī)能力將成為企業(yè)核心競爭力之一。行業(yè)將涌現(xiàn)一批專注于訓練數(shù)據(jù)安全的服務商，完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)。1201020304（二）監(jiān)管趨勢：從“