今天分享的是：2025大模型训练数据安全研究报告
报告共计：35页
本报告聚焦大模型训练数据安全，阐述其研究背景与目标，指出大模型在多领域蓬勃发展，训练数据安全对模型性能、法规合规和用户信任至关重要，研究范围涵盖数据全生命周期，目标是解析法规、解构风险、构建防护框架及前瞻趋势。大模型训练数据包括结构化、半结构化和非结构化类型，具有规模海量、多样性高、时效性强、关联性复杂的特点。国内外法规政策完善，国外如欧盟《人工智能法案》、美国相关行政命令和州立法，国内有《网络安全法》《数据安全法》等综合性法律及多项专项政策。数据全生命周期存在诸多风险，数据准备阶段有偏见、跨模态关联、开源合规风险；模型构建阶段有数据泄露、联邦学习隐私、对抗样本污染风险；系统应用阶段有提示词注入、模型反演、增量数据失控风险；数据退役阶段有溯源残留、联邦数据残留、模型迭代关联风险。针对这些风险，各阶段有相应防护对策，同时需建立组织与人员管理、风险评估与管理、审计与合规管理体系。发展趋势方面，技术上隐私保护、数据溯源等领域有新进展，行业向协同化等方向发展，还提出了构建技术防护体系、完善管理机制、布局新兴技术与生态的对策建议。
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