网络安全标准实践指南——人工智能训练数据清洗安全指南（征求意见稿）

报告概述

本报告聚焦人工智能训练数据清洗活动的安全保障，旨在为模型开发方、数据供应商等主体提供标准化实践指引。报告系统梳理了训练数据清洗需遵循的安全可控、分布多样、透明可溯、持续迭代四项原则，并从数据质量、违反社会主义核心价值观、歧视性内容、商业违法违规、侵犯他人合法权益、特定服务类型安全需求及对抗性攻击七个维度识别风险。在此基础上，报告给出了数据质量处理、来源控制、内容安全审查、个人信息保护、偏见缓解及安全验证等六类清洗方法，并提供了从数据收集、清洗实施到风险二次评估、持续监控的完整实施流程。读者可据此建立或优化自身的数据清洗体系，提升模型训练数据的安全性与合规性。

报告的核心结论

报告回答的关键问题

报告中的代表性数据

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

• 训练数据清洗的四大安全原则详解：安全可控、分布多样、透明可溯、持续迭代的具体含义与实施要点。
• 七大风险识别维度的详细描述及子项：包括数据质量、违反社会主义核心价值观、歧视性内容、商业违法违规、侵犯他人合法权益、特定服务类型安全需求、对抗性攻击。
• 六类清洗方法的具体操作指南：涵盖数据质量处理、数据来源控制、内容安全审查、个人信息保护、偏见缓解、安全验证，并附安全风险与清洗方法映射表。
• 完整的实施流程：从训练数据收集与来源审查、数据质量初步处理与数据标注，到风险识别与清洗实施、清洗数据风险二次评估，再到持续监控与迭代优化。
• 附录A：过滤方法应用示例，包括关键词表和规则体系示例（如多模态规则、上下文规则、结构规则等），帮助快速建立过滤策略。
• 附录B：数据质量指标表，列出完整性、准确性、重复性等检查维度的具体检测方法与量化指标（如缺失率、异常值占比、重复率等）。
• 附录C：风险评估筛查示例，针对各类风险给出筛查目标、量化指标和处置动作（如删除样本、重采样、匿名化处理等）。
• 参考文献列表：引用个人信息保护法、GB/T系列标准及网安标委相关实践指南，便于查阅更详细的规范性文件。