企业内部AI安全政策制定

基于对多份政策文件和行业实践的分析，企业内部AI安全政策制定应聚焦以下核心框架，结合技术风险与法律合规要求：

一、政策核心框架设计

适用范围分级管理

生成式AI专项政策：针对ChatGPT等工具，明确禁止输入客户隐私、商业机密（如合同、财务数据）

高风险场景限制：医疗诊断、金融风控等关键领域，要求AI输出结果需人工复核并留存记录

参考依据：香港私隐公署要求企业按风险等级制定差异化管理规则1，日本《AI企业指引》按研发商、提供商、用户分层管理

数据安全与隐私保护

输入限制：员工使用公开AI平台时，禁止上传含个人身份信息（PII）、商业秘密的数据；敏感数据需通过企业级加密工具处理

跨境合规：若调用境外API（如OpenAI），需确保数据存储/处理符合属地法规（如中国《个人信息保护法》、GDPR）

加密与审计：传输数据端到端加密，定期扫描API接口漏洞

二、风险管理核心措施

算法偏见与内容安全

偏见检测机制：对AI生成的招聘、信贷评估等内容，定期抽样检测公平性

内容标识与溯源：所有AI生成内容需标注来源，重要文件（如合同、报告）需人工验证准确性

知识产权与版权合规

版权声明：明确AI生成内容的归属（如规定企业拥有版权），避免直接商用未授权素材

训练数据合规：内部模型训练需合法获取数据源，避免使用侵权数据集

应急与追责机制

安全事故响应：设立AI安全事件上报流程，72小时内启动风险评估（如数据泄露影响范围）

责任界定：员工违规使用AI工具导致损失，按内部制度追责；供应商问题触发合同违约条款

三、实施与监督体系

员工培训与权限控制

场景化培训：设计数据脱敏操作指南、恶意提示词识别案例

权限分级：普通员工仅限基础文本生成，核心部门开放高级功能（如代码生成）但需审批日志

技术监控与审计

操作日志留存：记录AI工具访问账号、查询内容、输出结果，供合规审计

第三方工具认证：优先选择通过CAISP等安全认证的AI平台

动态评估与更新

政策季度复审：跟进新规（如网信办AI治理倡议、APAC数据协议）

红队测试：对内部AI系统模拟对抗攻击，修补安全漏洞

四、政策模板与资源建议

参考文本：香港私隐署《生成式AI指引清单》五大范畴（使用范围/数据保护/道德准则/安全措施/违规后果）1，日本经济产业省《AI企业指引》全生命周期风险清单

工具支持：

部署企业级AI平台（如百度智能云千帆），内置数据脱敏、访问控制模块9；

使用亚马逊云安全监控工具追踪异常查询

政策制定需平衡创新与风险：允许实验性应用（如营销文案生成），但严格约束高风险行为（如自动决策客户信用）。企业可基于业务场景裁剪框架511，并通过CAISP认证体系强化安全能力