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AI大语言模型的数据安全风险与治理措施

Data security risks and governance measures for AI large language models
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摘要 随着AI大语言模型的迅猛发展,其在为各领域带来创新机遇的同时,也引发了诸多数据安全风险。深入剖析AI大语言模型所面临的数据安全风险,包括数据泄露、数据滥用、数据偏见等方面,并针对性地提出一系列治理措施,旨在为构建安全可靠的AI大语言模型应用环境提供全面的理论依据与实践指导,促进该技术在合法合规且安全的轨道上持续发展。 With the rapid development of AI large language model,it not only brings innovation opportunities for various fields,but also causes many data security risks.This study deeply analyzes the data security risks faced by AI large language model,including data leakage,data abuse,data bias,etc.,and proposes a series of governance measures,aiming to provide a comprehensive theoretical basis and practical guidance for building a safe and reliable AI large language model application environment,and promote the sustainable development of the technology on the track of legal compliance and safety.
作者 林杰 王家盛 Lin Jie;Wang Jiasheng(School of Economics and Management,Tongji University,Shanghai 200092,China)
出处 《网络安全与数据治理》 2025年第11期24-29,共6页 CYBER SECURITY AND DATA GOVERNANCE
基金 国家社会科学基金重点项目(22AZD136) 上海市2024年度科技创新行动计划(24692114200)。
关键词 大语言模型 数据安全风险 治理措施 隐私保护 large language model data security risks governance measures privacy protection
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