本文是中国移动研究院、中移智库联合编制发布的《大模型训练数据安全研究报告》（文末附下载方式），系统梳理大模型训练数据类型、法规政策、全生命周期风险，提出技术防护、管理运营体系及趋势建议，是大模型安全建设权威实操指南。

一、研究背景与目标

研究背景

大模型在金融、医疗、制造、自动驾驶等领域快速落地，训练数据成为核心生产资料。数据安全直接影响模型可靠性、合规性与用户信任，面临投毒、隐私泄露、偏见、版权等多重风险。

研究目标

解析国内外法规政策，解构全生命周期风险，构建技术防护与管理框架，前瞻技术与产业趋势。

研究范围

覆盖数据准备、模型构建、系统应用、数据退役四大阶段。

二、大模型训练数据类型与特点

数据类型

分为结构化、半结构化、非结构化（文本、图像、音视频）三类，非结构化数据占比最高。

核心特点

规模海量、多样性高、时效性强、关联性复杂，对质量与合规要求极高。

三、大模型训练数据安全法规政策

国外法规

欧盟 AI 法案、美国 AI 行政命令、英国、加拿大、日本等均实施风险分级监管。

国内法规

以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础，配套《生成式 AI 服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》《人工智能安全治理框架》，形成全链条监管体系。

四、大模型训练数据安全风险分析

数据准备阶段

训练数据偏见、跨模态关联错误、开源数据版权与隐私合规风险。

模型构建阶段

训练过程泄露、联邦学习隐私泄露、对抗样本污染。

系统应用阶段

提示词注入污染、模型反演泄露、增量训练数据失控。

数据退役阶段

溯源残留、联邦学习数据残留、模型迭代关联泄密。

五、大模型训练数据安全防护对策

数据准备阶段

偏见检测、跨模态语义校验、开源数据版权 + 隐私双核查。

模型构建阶段

最小权限管控、差分隐私加固联邦学习、实时阻断对抗污染。

系统应用阶段

提示词双校验、架构防反演、增量数据闭环管理。

数据退役阶段

介质销毁、数据彻底清除、深度解耦关联风险。

六、大模型训练数据安全管理与运营

组织人员

三级架构：安全委员会、管理部门、执行团队，明确职责与能力要求。

风险评估

定性 + 定量 + 半定量评估，覆盖全流程风险识别、分析、应对。

审计合规

建立审计机制，构建合规管理体系，满足国内外法规要求。

七、发展趋势与对策建议

技术趋势

隐私计算升级、数据水印与溯源普及、主动防御、边缘 + 去中心化、跨模态安全融合。

行业趋势

跨行业协同、合规自律、专业化安全服务、数据权益市场化。

对策建议

构建全生命周期技术防护、完善管理运营机制、前瞻布局新兴技术生态。

小结

本报告是国内首部大模型训练数据全生命周期安全权威研究成果，完整覆盖 “背景 — 类型 — 法规 — 风险 — 防护 — 管理 — 趋势” 七大体系，明确四大阶段 12 类核心风险与对应解决方案，融合技术与管理双路径，为大模型研发、合规、风控、安全团队提供可直接落地的安全框架，是大模型安全建设必备纲领性文件。

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