企业 AI 数据安全审计

检查 AI 用数边界,推动整改与持续复核。

围绕外部 AI 工具、内部知识库与生成内容,核对资料分类、角色权限、输入输出和日志,交付风险证据、整改建议与复核记录。

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基于实际业务问题,聚焦AI 用数边界与结果复核

输入边界不清

合同、客户资料、图纸和内部文档是否允许输入外部工具,需要业务规则。

知识库权限错位

原文件有权限,并不自动意味着检索、摘要和引用环节继承了相同权限。

输出缺少核对

模型生成的结论需要回到来源核查,关键业务动作需要责任人确认。

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把检查落到真实的 AI 使用场景

围绕外部工具、内部知识库、生成内容和人员变更,明确检查对象与责任。

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使用场景典型问题核对重点
外部 AI 工具员工可能在问答或上传文件时带入内部资料。可用工具、资料类别与允许输入范围
内部知识库检索结果可能跨越项目或岗位权限。来源、身份、文档权限与引用访问
生成内容使用答案可能缺少依据、引用过期或需要人工判断。使用场景、原文核对与复核责任
人员与资料变更账号、权限和资料版本不断变化。更新、删除、权限回收与复测职责

审计服务交付:范围清单、风险证据与复核记录

从一个部门的真实任务开始,检查数据如何进入 AI、由谁访问、如何输出,以及问题如何整改和复核。

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范围与分类清单

列明部门、岗位任务、工具、模型处理位置及数据来源;由业务负责人确认可用、需脱敏和受限资料,记录授权及未覆盖范围。

权限与用数测试

按获准样本核对提示输入、文件上传、跨角色检索、引用访问与外发边界;测试权限继承及异常日志,保留可复核证据。

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风险与整改安排

记录问题、影响及优先级,区分制度确认、配置调整与专项实施。按需组合分类分级、知识检索和防泄密措施,先在小范围试用。

复核与运行交接

重测受限样本、原文版本和业务任务,记录已解决与待处理项;交接报告、证据、使用指引及培训说明,明确资料更新、权限回收与异常处置职责。

审计、整改协同及复核在同一服务入口确认。知识库建设、模型开发、防泄密部署和具体配置实施按评估结果分别约定,不以审计报告代替认证或企业管理决策。

从检查授权到报告与复核

  1. 01

    确认部门与授权

    选择真实岗位任务,核对工具、数据、角色与允许的测试范围。

  2. 02

    抽样检查与记录

    测试输入、检索、引用、输出及日志,记录现象和未覆盖条件。

  3. 03

    整改协同与试用

    说明风险和责任,确认实施范围;先验证一个部门,修正问题后再评估扩展。

  4. 04

    复测、培训与交接

    核对任务可用性和受限边界,交付证据、使用说明及变更复查清单。

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核对检查范围、问题证据与整改复核

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岗位任务可用

用约定真实任务核对检索与输出,关键结果由业务人员确认。

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受限边界有效

测试受限输入、跨角色访问、引用与外发,记录通过、异常及未验证的范围。

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证据与来源可追溯

检查原文引用、版本、问题证据和复测记录,标明无依据或需人工判断的结果。

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变更与异常有人负责

核对资料更新、删除、账号和权限回收的处理安排,交接异常登记与复查责任。

开始评估前

部门与岗位任务、AI 工具及模型处理位置、知识库来源和版本、用户角色、资料分类、获准测试样本与保密要求。

下载准备清单

常见问题

先交付检查结果、问题证据与建议,再确认整改和复核范围。已有工具与措施可以复用;知识库建设、应用开发和防泄密部署按需单独约定,并在本页衔接对应服务。

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先把问题讲清楚,再安排处理

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