智行千里，善治为舵—AI做好数据安全治理

翟小飞
翟小飞

网安培训

2026年6月25日 21:05
北京

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随着人工智能技术跃进，拥抱AI已成为各行各业的共识，AI不仅聊天对话“无所不知”，自动化执行重复性工作时更“胜任助理”，而且生成代码的质量和效率完胜“开发人员”，AI正逐步形成新质生产力，甚至某些场景可以实现无人参与完成使命，由此引发公众对于AI一系列伦理争议和安全担忧。

AI作为工具，本身不具备伦理道德好坏的判断能力，如何让AI服务好人类？这是当前AI治理的重点，目前全球主要有三种治理模式，欧盟规则驱动，美国创新优先，我国坚持发展与安全并重，鼓励AI创新应用，同时要求进行算法备案、安全评估和内容标识，旨在让AI系统及其利益相关方共担责任，从源头规避风险。

大模型能力与安全挑战

AI的底层是大模型，大模型是算法在大量数据训练后的产物，是一个经过模型架构定义，包含大量参数的文件，不仅具备一定的推理能力，而且可以直接使用自然语言交流，能够“说人话，办人事”。由于AI使用Token词元来调用，每次对话会消耗一定数量的词元才能得到结果，为了保证结果输出，AI会出现幻觉“自圆其说”，这是由于AI自身的反馈机制导致，训练数据也会存在一定的错误，幻觉不可避免。为了降低幻觉，采用标准规范的提示词和向量化知识库，从而让AI输出的结果变得更稳定，从“智能客服”摇身一变成为“行业专家”。

AI能力跃升之际，一个趣称悄然走红——“养龙虾”。“养龙虾”是指部署和使用本地AI智能体（OpenClaw因亮红龙虾图标而得名），便把训练、使用此智能体的过程称作“养龙虾”。有了这枚“龙虾外挂”，行业知识壁垒也能被迅速攻破，黑客已利用大模型将漏洞挖掘从“人工主导”转变为AI自动化全流程，攻击效率呈指数级提升，面对这些改变，安全行业从业者一方面要快速学习新的AI安全知识提升攻防能力，另一方面也要适应AI带来的变化，以“智”御“智”，让技术回归向善初心。

AI落地数据安全治理

数据安全治理领域也是AI可以充分施展能力的地方，其关键基础工作——数据分类分级正是大模型应用的典型场景。基于数据的重要性与敏感度进行类别划分与等级标定，并遵循法律法规及行业规范，实施差异化保护措施。而且数据分类分级产品内置大语言模型能力，通过智能提示词工程，实现数据资产的自动识别、分类推荐与分级判定，有效降低人工定级成本，提升数据分类分级工作的准确性与一致性。

数据分类分级完成后，结果经由数据管理平台或数据安全策略智能体，自动将分级策略下发至数据防泄漏、加密、脱敏、访问控制等安全模块，实现从定级到防护的策略闭环，构建起“分类分级——策略联动——安全管控”一体化数据安全治理体系。数据安全策略智能体基于智能体架构，构建数据安全领域知识库，结合RPA自动化能力，将分类分级策略精准解析并自动配置至DLP、加密、脱敏、访问控制等安全模块，实现从策略制定到落地执行的全链路自动化。

结语：综上所述，人工智能安全作为新兴安全赛道，前景广阔。我国人工智能发展已稳居全球第二梯队前列，未来人工智能安全应用场景将持续涌现。通过CCRC人工智能安全官方向认证，能够助力我们融汇合规理论、治理架构与实践技术，锻造AISO四大核心能力——风险预见、架构设计、协同共担、防御进化，为在人工智能安全领域深耕发展奠定坚实基础。智行千里，善治为舵——这既是时代的召唤，亦是安全人的使命。

本文作者：  首期CCRC-AISO人工智能安全官优秀学员 翟小飞

*CCRC-AISO*人工智能安全官

人工智能安全官（Artificial Intelligence Security Officer）是中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心依据国家标准《网络安全从业人员能力基本要求》（GB/T 42446）及人工智能安全相关标准规范推出的网络与数据安全人员能力认证系列证书之一。通过认证，证明持证人员已符合国家标准中规定的网络安全从业人员基本知识与技能要求，具备AI安全治理体系构建、全生命周期风险管理、系统安全防护与智能运营、伦理与可信治理等综合能力，能够胜任企业人工智能安全官、AI安全治理专家、AI合规负责人等相关工作。