大模型自身安全框架中，数据合规获取具体包括哪些步骤？

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自信通院于2024年9月28日发布的报告《大模型安全研究报告（2024年）》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models，LLMs）在各行各业的应用日益广泛。这些模型通过深度学习算法训练，能够处理和理解海量数据，从而提供智能决策支持。然而，数据合规性问题也随之凸显，尤其是在个人隐私保护和数据安全方面。合规获取数据不仅是法律要求，也是维护公众信任和企业声誉的关键。本文将探讨大模型自身安全框架中，数据合规获取的具体步骤，以确保人工智能技术的健康发展。

关键词：大模型（LLMs）、数据合规、个人隐私、数据安全、人工智能

一、数据获取的法律框架与伦理标准

在大模型的数据合规获取中，首要步骤是确保遵守相关的法律法规和伦理标准。全球范围内，数据保护法规如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和加州消费者隐私法案（CCPA）等，为个人数据的处理提供了明确的法律框架。这些法规要求企业在收集、存储、处理和传输个人数据时，必须遵循合法性、公正性和透明性的原则。

除了法律要求，伦理标准也是数据合规获取的重要组成部分。伦理标准涉及对个人隐私的尊重、数据使用的合理性以及对数据主体的透明度。企业在设计和实施数据收集流程时，需要考虑到这些伦理原则，确保数据的使用不会侵犯个人的基本权利。

数据引用：根据国际数据公司(IDC)的报告，到2025年，全球数据量将达到175ZB，其中个人数据的增长速度尤为迅猛。这意味着，随着数据量的增加，对数据合规性的需求也日益迫切。企业必须在数据的生命周期管理中，从数据的收集、存储、处理到销毁，都严格遵循法律法规和伦理标准。

二、数据的匿名化与去标识化处理

在数据合规获取的过程中，匿名化和去标识化是关键的技术手段。通过这些技术，可以有效地降低数据泄露风险，保护个人隐私。匿名化是指将数据中的个人标识信息完全去除，使得数据无法被追溯到具体的个人。而去标识化则是将数据中的个人标识信息替换或隐藏，以减少数据被滥用的风险。

数据引用：一项由普华永道（PwC）进行的调查显示，超过70%的企业表示他们在数据收集和处理过程中采用了匿名化和去标识化技术。这些技术的应用，不仅有助于企业遵守数据保护法规，也增强了公众对企业数据处理活动的信任。

三、数据安全与隐私保护的持续监控

数据合规获取不仅仅是一次性的活动，而是一个持续的过程。企业需要建立持续的数据安全和隐私保护监控机制，以确保数据在整个生命周期中的安全。这包括定期的数据安全评估、风险评估和漏洞扫描，以及对数据访问权限的严格控制。

数据引用：根据IBM的《数据泄露成本报告》，数据泄露的平均成本在2023年达到了435万美元。这一数字凸显了数据安全和隐私保护的重要性。企业必须投入相应的资源，以确保数据安全措施的有效性，减少数据泄露的风险。

总结

大模型自身安全框架中的数据合规获取是一个复杂而持续的过程，涉及法律遵守、技术应用和持续监控等多个方面。随着数据量的爆炸性增长和数据保护法规的日益严格，企业必须采取更加积极主动的措施，以确保数据处理活动的合规性。通过遵守法律法规、采用先进的技术手段和建立持续的监控机制，企业可以在保护个人隐私的同时，充分利用数据的潜力，推动人工智能技术的健康发展。