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    DB11T 2251-2024 信息安全 人工智能数据安全通用要求
    信息安全人工智能数据安全通用要求技术规范
    15 浏览2025-06-03 更新pdf0.41MB 未评分
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  • 资源简介

    摘要:本文件规定了人工智能数据安全的通用要求,包括数据生命周期管理、隐私保护、安全性评估等方面的内容。本文件适用于指导北京市范围内人工智能相关数据处理活动的安全保障工作。
    Title:Information Security - General Requirements for Artificial Intelligence Data Safety
    中国标准分类号:L80
    国际标准分类号:35.040

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    DB11T 2251-2024 信息安全 人工智能数据安全通用要求
  • 拓展解读

    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。

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