中移智库：2025大模型训练数据安全研究报告（35页）.pdf

1、大模型训练数据安全研究报告指导单位:中国移动通信集团有限公司网络与信息安全管理部编制单位:中国移动通信有限公司研究院中移湾区(广东)创新研究院有限公司天翼数智科技(北京)有限公司联通支付有限公司中国财富研究院网络安全研究中心专家名单(排名不分先后)：何申、温暖、粟栗、李春梅、耿慧拯、余智、周莹、杨亭亭、郝留瑶、刘大洋、魏小珊、贺伟、杨雨菡、张萌、范世晔、刘向东、李曦明、刘颖卿、孙奥、马燕、李宽、马晶燕前前言言数据是大模型训练的基础，是确保大模型可靠运行且释放最大价值的基础保障。随着大模型技术的快速演进，大模型训练数据安全的重要性不断提升。大模型训练数据面临投毒攻击、隐私泄露等多重挑战，对模型的

2、攻击结果将造成行业应用方的持续影响。因此，训练数据的体系性安全研究与保障在各行业智能化转型与发展中更加重要。本研究报告聚焦探讨大模型训练数据的特点、类型、风险、未来发展趋势等，提出了大模型训练数据全生命周期安全管理框架及技术防护对策、管理运营体系等，促进数据准备、模型构建、系统应用、数据退役等环节更加合规、透明、可控。报告号召产业链各主体共同关注大模型训练数据的安全，加强合作并实现资源共享、优势互补，共同推动大模型技术健康可持续发展。本研究报告的版权归中国移动所有，未经授权任何单位或个人不得复制本研究报告的部分或全部内容。目录目录1 研究背景与目标.41.1 研究背景与意义.41.1.1 大模

3、型在各领域的蓬勃发展态势.41.1.2 大模型训练数据安全的重要性.51.2 研究目标与范围.61.2.1 研究范围.61.2.2 研究目标.62 大模型训练数据类型与特点.72.1 大模型训练数据类型.72.2 大模型训练数据特点.83 大模型训练数据安全的法规政策.93.1.国外法规政策.93.2 国内法规政策.114 大模型训练数据安全风险分析.134.1 安全风险体系.134.2 数据准备阶段安全风险.144.2.1 训练数据偏见风险.144.2.2 跨模态数据关联风险.154.2.3 开源数据合规风险.154.3 模型构建阶段安全风险.164.3.1 训练过程数据泄露风险.164.3

4、.2 联邦学习隐私风险.164.3.3 对抗样本污染风险.174.4 系统应用阶段安全风险.174.4.1 提示词注入数据污染风险.174.4.2 模型反演数据泄露风险.184.4.3 增量训练数据失控风险.184.5 数据退役阶段安全风险.194.5.1 训练数据溯源残留风险.194.5.2 联邦学习数据残留风险.204.5.3 模型迭代数据关联风险.205 大模型训练数据安全防护对策.215.1 安全防护对策体系.215.2 数据准备阶段安全防护对策.225.2.1 全流程防范训练数据偏见.225.2.2 联合校验跨模态语义关联.235.2.3 开源数据版权隐私双核查.235.3 模型构建

5、阶段安全防护对策.245.3.1 最小权限守护训练数据隐私.245.3.2 差分隐私加固联邦学习安全.245.3.3 实时监控阻断样本污染链条.255.4 系统应用阶段安全防护对策.255.4.1 双校验拦截提示词数据污染.265.4.2 架构优化增强反演防御能力.265.4.3 闭环管理优化增量数据训练.275.5 数据退役阶段安全防护对策.275.5.1 介质销毁保障溯源信息安全.275.5.2 数据清除阻断联邦残留风险.285.5.3 深度解耦销毁数据关联风险.286 大模型训练数据安全的管理与运营.296.1 数据安全组织与人员管理.296.1.1 数据安全组织架构设计.296.1.2

6、 数据安全人员能力要求与培训.296.2 数据安全风险评估与管理.306.2.1 风险评估方法与流程.306.2.2 风险应对策略与措施.306.3 数据安全审计与合规管理.316.3.1 数据安全审计机制建设.316.3.2 合规管理体系构建.317 发展趋势与对策建议.327.1 发展趋势.327.1.1 技术发展趋势.327.1.2 行业发展趋势.337.2 对策建议.347.2.1 构建全生命周期技术防护体系，强化数据安全风险防控.347.2.2 完善数据安全管理运营机制，落实组织合规协同治理.347.2.3 前瞻布局新兴技术与产业生态，推动安全能力迭代升级.351 1 研究背景与目标