DB11T 2251-2024 信息安全 人工智能数据安全通用要求

DB11/T 2251-2024《信息安全 人工智能数据安全通用要求》是北京市发布的关于人工智能数据安全的地方标准。以下选取部分重要条文进行详细解读：

一、数据收集

标准指出，数据收集应遵循合法、正当、必要的原则。企业应当明确告知数据主体数据收集的目的、范围和方式，并取得其同意。同时，禁止收集与服务无关的个人敏感信息。

解读：这一条款强调了数据收集的透明度和合法性。企业在开发AI产品时，必须清晰地向用户说明数据用途，避免过度采集个人信息。例如，在设计语音助手时，只需获取必要的语音指令，而非监听用户的其他对话内容。

二、数据存储

要求对数据进行分类分级管理，重要数据需加密存储并定期备份。同时，应设置访问控制机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。

解读：数据存储环节的风险不容忽视。通过分类分级管理可以更有效地保护关键数据资产。企业应采用强加密算法（如AES-256）来保障数据安全，并建立完善的备份策略以应对突发情况。此外，严格的访问控制能有效防止内部泄露。

三、数据使用

规定在使用数据前需经过脱敏处理，尤其是涉及个人隐私的数据。并且不得将数据用于超出原定目的之外的用途。

解读：数据脱敏技术是保护隐私的有效手段之一，比如替换真实姓名为虚拟名称或模糊化处理地址信息等。这不仅符合法律法规的要求，也能增强用户信任感。同时，严格遵守数据使用边界有助于避免潜在法律风险。

四、数据共享与交易

提出建立数据共享平台时应制定详细的规则，包括但不限于数据提供方的责任义务、接收方的权利限制以及双方的权利义务关系等内容。

解读：随着跨组织间的数据合作日益频繁，如何规范数据共享行为成为亟待解决的问题。上述要求为企业搭建合规的数据交易平台提供了指导方向。例如，当两家公司打算交换客户行为数据时，需要事先明确各自承担的安全责任，并限定接收方仅可将数据用于特定业务场景。

以上只是该标准部分内容的简要分析，实际应用中还需结合具体情况进行全面考量。希望这些解读能够帮助企业更好地理解和落实相关规定。