随着生成式人工智能技术的蓬勃发展，大模型已成为推动产业升级的关键力量。然而，在享受技术革新的同时，也带来了前所未有的安全与合规挑战，确保大模型的安全性、可靠性与合规性，已成为技术赋能各行各业的前提。在大模型备案过程中，对训练数据的全面评估是构建可信AI的基石，本文将深入解析训练数据安全评估的三大核心维度，即数据来源的安全性、数据内容的合规性以及数据标注的准确性，为行业的合规实践提供具有实操性的参考与指引，共同推动AI技术向着更加安全、可信、负责的方向迈进。
一、源头管控：数据来源安全评估是首要防线
高质量的训练数据是构建安全AI的基石。为此，备案明确强调对数据来源的严格把关，通过调阅数据采集前的风险评估报告及采集后的核验记录，核查是否存在违法不良信息占比超过5%的数据来源被纳入训练集，建立起一套贯穿数据采集前、中、后环节的全流程估机制，以系统性保障数据质量与合规性。重点检查：
1.采集前是否对数据源进行初步内容抽样分析；
2.采集后是否对实际入库数据进行比例复核；
3.对超标数据源是否执行排除或清洗操作，并留存完整的处置日志，确保每一步操作可追溯、可审计。
并且，在审查训练数据管理制度文件时，还需重点关注其中是否对数据来源的多样性提出了明确要求。这一环节有助于从源头保障数据的代表性与均衡性，为后续模型训练奠定可靠基础。重点检查：
1.检查各语言、各模态（文本、图像、音频等）训练数据是否来自不少于两个独立来源；
2.若使用境外数据，核查是否制定境内与境外数据的配比策略（如比例上限、抵御平衡机制等），并查验实际训练数据构成是否符合该策略。
除此之外，核查是否建立覆盖开源、自采、商业采购、用户授权等类型数据的管理制度，制度中是否明确各类数据的合法性审查、授权验证、使用范围及存储要求；，实现权生命周期的可追溯，这一环节要求：
1.采用分层随机抽样方式（按数据类型、来源渠道、时间区间），抽取不少于总数据量0.1%或至少100个样本；
2.对每个样本验证其来源合法性（如开源许可证合规性、商业合同授权范围、用户授权凭证等）及可追溯性（是否可通过唯一标识关联至原始采集记录），确保整个数据链路清晰透明。
二、内容精炼：数据内容管理确保原料纯净
在确保来源可靠的基础上，对数据内容进行精细化管理是过滤风险的关键。备案时，一般要求通过“人防+技防”相结合的方式，覆盖主要模态与语种，构建多层次的内容过滤网。
1.人工抽检：由具备资质的安全审核人员，按模态和语种分层抽样，对训练数据内容进行逐条审查，计算违法不良信息检出率，合格率目标设定为≥96%；
2.技术抽检：利用已部署的内容安全过滤系统（包括关键词匹配、分类模型、多模态敏感内容识别引擎等），对全量或代表性子集进行自动扫描，计算过滤后残留违规内容比例，合格率目标设定为≥98%。
并且，强化对数据内容的知识产权保护，确保数据内容的合规、安全。构筑监视的知识产权保护体系，这一环节可通过以下方式开展测评：
1.审查知识产权管理制度文件，确认是否包含侵权风险防范、监测、处置机制；
2. 查验技术方案中是否集成版权敏感内容识别模块（如作品指纹比对、风格相似性检测等）；
3. 检查服务界面是否提供清晰、可操作的侵权投诉入口；
4. 审核用户协议文本，确认是否明确告知用户生成内容可能涉及第三方知识产权，并说明相关责任归属；
5. 核查近6个月内是否根据新出现的侵权案例或监管要求，对过滤策略或用户提示进行动态更新。
另外，备案还强调对个人信息的保护，要做到严守个人信息红线，重点核查：
1.审查是否建立《训练数据中个人信息处理安全制度》，明确禁止使用未脱敏的个人身份信息（PII）及敏感个人信息（SPII）；
2..采用分层抽样方法（按数据来源、模态、时间维度），抽取含个人信息的训练数据样本；
3..对每个样本核查其处理依据：是否取得数据主体明示同意，或是否符合《个人信息保护法》第十三条规定的法定豁免情形（如已完成匿名化处理、属于履行法定义务所必需等）；
4.验证系统是否具备个人信息自动识别与脱敏能力，并检查脱敏效果。
三、精准标注：数据标注安全评估赋能正确认知
数据标注是塑造模型认知与价值观的关键环节，备案要求对标注工作的人员、规则、质量及存储等提出了系统性的安全规范。标注人员管理，对人员进行专业化管理，形成有效的内部监督机制，重点核查以下几点：
1.审查标注人员管理制度，确认是否包含培训、考核、复训及上岗资格管理流程；
2.抽查不少于20%的在岗标注及审核人员档案，核实其是否完成岗前培训并通过考核；
3.检查培训内容是否覆盖国家法律法规（如《网络安全法》《生成式AI管理办法》）、安全标注规范、操作技能等；
4.通过系统权限配置记录，验证是否实现标注人员与审核人员的角色分离，确保同一任务不得由同一人完成标注与审核。
对规则体系进行标准化，审查《数据标注操作手册》或等效技术文档，制定详尽的标注操作手册，明确功能性（如事实准确）与安全性（覆盖备案附录A全部风险类型）标注要求，并建立对高风险标签的专项复核机制确认是否明确定义；检查规则是否覆盖从标注执行到审核完成的全流程。
除此之外，标注内容准确性，保障人工智能模型的准确性与可靠性，做到全量审核，具体核查如下：
1.检查是否建立功能性标注的人工抽检机制（抽检比例不低于5%）及问题数据闭环处置流程（如退回、修正、复审）；
2.检查是否对所有安全性标注内容实行全量人工审核，每条标注结果需经至少一名具备资质的审核员确认；
3.调阅近3个月的标注与审核系统日志，验证： 每批功能性数据是否均有抽检记录且合格；
4.每条安全性标注数据是否均有审核通过记录，包括审核人、时间、结论。
另外，标注数据隔离存储，做到精准隔离，具体核查如下：
1.检查存储系统架构设计文档及访问控制策略；
2.验证安全性标注数据（含高风险标签、审核结论等）是否在物理或逻辑层面与功能性标注数据隔离；
3.通过权限测试，确认非授权人员无法访问安全性标注数据，防止数据混用或泄露。
综上所述，大模型备案中的数据安全治理体系，并非简单的合规成本，而是企业构建长期竞争壁垒、赢得用户与市场信任的战略投资。它通过系统化、标准化的指引，将安全理念深度融入模型开发的生命周期，从数据源头为人工智能的健康发展保驾护航。
