大模型备案-落实算法安全主体责任基本情况一、 算法安全专职机构公司为有效落实算法安全主体责任，确保算法安全工作，提升公司算法安全的保障能力，加强信息安全和技术防护工作，推动公司发展行稳致远，公司依据互联网信息服务算法推荐管理规定的有关规定，结合中华人民共和国网络安全法、中华人民共和国数据安全法、互联网信息服务管理办法等法律、行政法规，公司成立有专职算法安全专职机构。1. 专职机构名称：算法安全管理中心2. 组织架构XX集团有限公司算法安全领导小组为XX集团有限公司算法安全工作领导机构，领导小组下设专职部门，由算法安全管理中心负责算法安全具体工作。算法安全管理中心负责人为算法安全第一责任人，负责是落实算法安全管理制度；其他部门负责人为算法安全次要责任人，负责配合落实算法安全管理制度。具体组织架构为：集团领导：部门负责人：成员：模型安全小组、安全监测小组、应急响应小组3. 部门职责范围负责组织公司算法安全工作；负责制定公司算法安全管理制度、技术规定、应急预案等，并督促执行；负责对公司内大模型开发中算法安全的设计、检查和防护，及时处置安全风险；负责算法安全事故的处置；负责组织算法安全培训和宣传。4. 负责人基本信息和工作职责姓名：联系方式：联系邮箱：工作职责：制定算法安全策略，协调各小组工作，监督算法安全措施的实施。5. 算法安全工作人员的任职要求熟悉常见网络协议和安全架构知识，了解常见的网络攻防手段；具备扎实的计算机基础理论知识，对计算机网络有一定认识和理解；有扎实的编程能力，能够独立承担各种复杂问题的解决；有较强的逻辑思维能力和沟通能力，能吃苦耐劳，有良好的团队合作精神。6. 算法安全工作人员配备的规模人员总配置17人，其中全职14人、兼职3人。7. 算法安全技术保障措施首先，在加密技术方面，公司对算法相关数据的存储和传输进行了全面的加密保护。对于敏感数据，公司实施基于角色的加密策略，确保只有授权用户能够访问和解密相关信息。在网络安全防护方面，公司通过部署防火墙系统、分段网络隔离等措施，严密监控和管理网络流量。入侵检测与防御技术也在算法系统中起着至关重要的作用。通过部署入侵检测系统和入侵防御系统，公司能够实时监测系统的网络流量和行为，识别潜在的安全威胁。在检测到异常行为时，能够自动采取措施进行防护，确保威胁不扩散。公司还引入了多因素身份验证，特别是在关键系统访问中，通过增加验证环节确保用户身份的真实性，防范凭据泄露带来的风险。动态访问监控技术则持续分析用户行为，及时阻止任何异常访问。公司对所有系统操作和日志进行自动化记录和审计，确保任何异常活动都能够被及时发现和追溯。通过编制应急预案、定期演练和灾备方案，公司确保在发生安全事件时能够迅速采取措施，保障业务的连续性。二、 算法安全管理制度建设公司依据中华人民共和国网络安全法、中华人民共和国数据安全法、中华人民共和国个人信息保护法、互联网信息服务管理办法、互联网信息服务算法推荐管理规定及相关行业标准/规范，制定有完备的算法安全管理制度。（一）算法安全自评估制度建设1.算法自评估的制度设计考虑算法安全自评估旨在确保公司开发的人工智能算法在医疗健康领域应用的安全性、合规性和有效性。通过定期的自我检查和评估，及时发现并解决算法可能存在的安全风险，保障患者和用户的数据隐私，提升算法的可靠性和信任度。制度设计的主要考虑因素：算法全生命周期覆盖：评估涵盖算法从设计、开发、测试、部署、运行、维护到退役的各个阶段，确保任何环节中的安全风险都能被及时发现和解决。多维度评估：自评估制度不仅关注算法的技术安全性，还包括数据合规性、信息安全性和用户权益保护，确保算法不仅能在技术上安全运行，还能符合法律法规对数据处理和用户保护的要求。自评估的灵活性与时效性：根据算法的风险等级、应用场景和法律法规的变化，定期或临时启动自评估，确保评估内容能够适应算法的动态发展需求。保障落地性：通过明确的流程与职责分工，结合技术工具支持，确保自评估不仅停留在理论层面，而是能够高效执行和落地实施。2.算法安全自评估制度（1）算法安全自评估涵盖内容。数据使用合规性：确保算法使用的数据来源合法合规，使用方式符合用户授权，敏感数据经过脱敏处理，数据存储和传输过程采取了加密等保护措施。算法设计与安全：评估算法模型选择、逻辑设计、参数设置的合理性；验证模型的泛化能力、训练数据的代表性及训练过程的科学性；评估算法模型在抵抗对抗攻击、保护模型机密性及输出结果的合理性方面的安全性，防止因攻击导致错误决策。信息安全性：检查算法所在系统的网络安全、设备安全、数据传输的加密情况，以及在不同算法运行环境下的信息安全防护是否有效。用户权益保护：评估算法是否保障用户知情权、选择权和控制权，是否在隐私保护、数据删除请求、算法透明性等方面符合法律法规和公司要求。数据管理与运行监控：审查数据收集、存储、处理、传输等环节的安全性；算法上线后的性能监控与异常检测机制是否健全。伦理与隐私：评估算法是否存在歧视行为，用户数据是否得到充分保护，决策是否公平透明。（2）算法安全自评估分类每季度进行一次，确保算法日常运行中的安全性和合规性；在算法发生重大更新、面临新法规或政策调整、出现安全事件时，立即启动专项评估，以排查潜在风险和隐患；在算法上线前、运行阶段及退役时进行关键节点评估，确保在算法的不同阶段都能够保障安全和合规。（3）算法安全自评估流程明确评估范围，收集相关文档、工具和数据，制定评估计划；通过自动化工具与人工审查相结合，完成数据合规、模型安全、信息安全和用户权益保护等方面的检查；记录评估发现的问题及其风险等级，形成详细的评估报告，报告应涵盖发现的问题、潜在影响及整改建议；各责任部门根据评估报告提出的建议进行整改，整改后进行复评，确保问题得到彻底解决。（4）算法安全自评估执行保障措施技术支持。公司提供自动化评估工具和系统，支持大规模算法的高效评估，包括对模型和数据的安全检测工具，以降低手工操作的复杂性和误差。人员培训。定期对所有参与自评估的人员进行培训，确保他们掌握最新的安全评估方法、工具使用技巧以及相关法规要求。通过技术培训和法规更新，确保评估团队具备应对复杂评估任务的能力。数据保护。实施严格的数据访问权限控制，确保数据在评估过程中的安全性。评估反馈机制。建立透明的反馈机制，评估报告应提交给管理层及相关负责人，确保发现的问题能够引起足够重视，并由高层督促整改执行。激励与问责机制。对高效完成评估、发现并解决重大问题的团队和个人进行表彰和奖励；对于未能及时整改或存在重大安全隐患的责任人，根据公司规定进行处罚，包括警告、降级或解除劳动合同。（二）算法安全监测制度建设依据中华人民共和国网络安全法、中华人民共和国数据安全法、中华人民共和国个人信息保护法、互联网信息服务管理办法、互联网信息服务算法推荐管理规定等有关规定，制定了算法安全监测制度。1.信息安全监测（1）监测机制。信息内容安全监测：通过自然语言处理和内容过滤技术，实时分析算法推荐内容，防止违法、有害、虚假信息的传播。监测内容包括但不限于新闻推荐、社交媒体内容和广告推送，确保推荐内容符合国家法律和公司政策。信息源安全监测：对算法推荐服务中使用的外部信息源进行验证与审计，确保来源可信、安全。通过API接口审计和数据溯源技术，定期检查并防止外部数据源提供恶意或不可靠的数据。系统通信安全监测：采用实时网络流量分析、深度包检测（DPI）技术监测通信线路状态，确保数据传输过程的安全性，防止未经授权的数据包入侵或篡改。（2）技术保障措施。部署防火墙、入侵检测与防御系统（IDS/IPS），确保网络流量和内容的安全。实时监控服务器与应用系统的运行状态，对通信线路、网络设备等进行全天候监控，发现异常及时处理。采用内容审核工具与算法，对信息源和推荐内容进行定期评估，确保推荐内容安全合法。2.数据安全监测。（1）监测机制。数据安全管理：公司应制定并执行严格的数据安全管理制度，涵盖算法推荐服务开发、测试、上线以及后续维护中的所有数据操作，确保数据使用的安全性。（2）技术保障措施。采用数据加密技术（如SSL、AES等）确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被拦截或篡改。3.用户个人信息安全监测（1）监测机制。用户信息收集与处理合规性监测：所有涉及用户个人信息的操作，必须遵循个人信息保护法相关规定。通过合规管理系统监控算法服务中的用户数据处理，确保数据采集、存储、使用和销毁的合法性。（2）技术保障措施。使用匿名化、去标识化技术处理用户数据，确保个人信息在处理过程中不会被识别。4.算法安全监测（1）监测机制。公司定期审查算法推荐服务的安全性，确保算法在运行过程中无漏洞或安全隐患，避免被恶意攻击。（2）技术保障措施。部署算法监控系统，实时监测算法的运行状态，包括性能、输出结果、异常情况等，及时发现和处理潜在的安全隐患。（三）算法安全事件应急处理制度建设1.组织机构建设设立算法安全应急指挥小组2.算法安全事件应急预案事件分类据算法与网络安全突发事件可控性、严重程度和影响范围的不同，分为以下四级：I 级（特别重大）：算法系统核心组件如主算法模型或关键数据处理模块的严重损坏或丢失，导致算法系统完全瘫痪或出现大规模系统性故障，影响公司核心业务的正常运作。II 级（重大）：算法系统大规模崩溃或失效，造成公司业务严重受损，但不至于完全瘫痪，需要多个部门协同处理。III 级（较大）：算法系统某一区域发生故障，对部分业务造成一定影响，但技术团队能够独立处理。IV 级（一般）：局部算法功能异常，对业务造成轻微影响，不危及整体业务安全。3.应急处置方法针对I 级故障：启动特别重大算法安全事件应急预案；立即向高层管理层汇报，并成立特别事件处理小组；启动全公司范围的联动响应，必要时寻求外部专业机构协助；评估损害程度，并迅速制定恢复计划。针对II 级故障：启动重大算法安全事件应急预案；向各相关部门发出处理指令，协调各部门资源；组织应急处理团队进行全面调查和修复；向公司领导层汇报进展，调整应急策略。针对III级故障：启动较大算法安全事件应急预案；技术团队负责事件处理和修复；向相关业务部门通报情况，并提供修复时间表；行故障原因分析和修复，确保不会扩散。针对IV 级故障：启动一般算法安全事件处理预案；由技术团队处理并解决问题；录事件和处理过程，以便未来参考和改进；进行常规的后续检查，确保问题已完全解决。4.协调调度机制（1）设立算法安全应急指挥小组（2）协调调度机制应急指挥小组负责统一调度公司内各相关部门，确保信息、技术、数据等资源的快速调用和响应。各部门设立专人对接应急小组，确保信息及时传达和执行。技术总经理或副组长可在紧急情况下直接调动技术团队，确保应急处置高效进行。（四）算法违法违规处置制度建设1.算法违规情形算法违法违规行为分为一般违法违规和严重违法违规两类。具体行为如下：(1) 一般违法、违规、违章行为。数据使用：未经用户同意收集数据：未获得用户明确同意收集其个人信息或隐私数据。数据使用超授权：使用数据超出用户授权的范围。未进行数据脱敏处理：未按照公司规定对敏感数据进行脱敏处理。未及时更新隐私政策：公司隐私政策未按实际数据使用情况进行及时更新。信息安全。未安装统一安全软件：未按照公司要求安装或启用统一的防病毒软件、补丁更新或安全策略。设备安全管理不当：在设备维修、硬盘更换等过程中未按照规定进行安全处理。不当处理信息传输：在信息传输中使用未加密的通信渠道。用户权益保护。不透明的算法处理：未向用户充分说明算法处理的方式和依据。未处理数据删除请求：在合理时限内未处理用户提出的数据删除请求。用户选择权未保障：未提供用户足够的选择权和控制权。