互联网信息服务算法安全自评估报告详细编写教程

表格内容

（生成合成类-服务提供者）

一、算法情况

（一）算法流程

详细描述算法流程，一般大致流程差别不大，先放一张算法流程图，然后对各个点分别解释说明

例如：

1、数据收集：从多种合法来源获取训练数据，包括公开数据集和公司自有数据。

2、数据预处理：对收集到的数据进行清洗、标注和增强，以提高数据的多样性和模型的鲁棒性。

3、模型训练：使用预处理后的数据训练模型，通过多层Transformer网络进行训练，优化参数。

4、模型部署：将训练好的模型部署到高性能服务器集群中，通过API接口提供服务。

5、请求接收：用户通过不同的平台发送请求，这些请求通过API接口被接收。

6、请求处理：模型处理用户请求，生成相应的文本回答或图像，并进行初步的机器审核。

7、结果输出：审核通过的内容通过API接口返回给用户，并带有明确的标识，如“本内容由***生成”。

8、日志记录与监控：对整个流程中的每个环节进行详细的日志记录和监控，确保操作的可追溯性和安全性。

具体在编写的时候，各点内容要更丰富一些，比如数据预处理，是怎么做的预处理；模型训练，是如何做的模型训练，需要进行详细描述，word中，大致每一条编写5-8行即可，不要写的太简单

（二）算法数据

要详细描述（一）中的各个环节的算法数据，比如在数据收集阶段，原始数据是如何获得的；在数据预处理阶段，是如何对原始数据进行处理的，例如：

数据预处理：数据预处理阶段使用收集到的原始数据和标注数据。文本数据经过规范化处理，去除特殊字符和纠正拼写错误等；图像数据则经过标准化处理，如调整分辨率和去除噪声等。这些预处理后的数据集被结构化和格式化，以符合模型训练的输入要求。

紧接着要对深度合成算法的输入数据、输出数据、训练数据做详细说明，例如：

1、【***大模型算法】文本类输入数据

文本类输入数据主要包括用户输入的自然语言文本。这些文本数据涉及用户的问题或请求描述，通常为多种语言（如中文、英文等）。文本数据不涉及生物特征信息，也不包含特殊物体等非生物识别信息。这些输入数据通过API接口接收，格式为普通文本（plain text）。

2、【***大模型算法】图像类输入数据

图像类输入数据主要包括用户提供的图像描述文本，系统根据描述生成相应的图像。这些描述通常为自然语言文本，支持多种语言。这类数据同样不涉及生物特征信息或特殊物体识别信息，输入格式为普通文本。

3、【***大模型算法】文本类输出数据

文本类输出数据包括由真智AI生成的自然语言回答。输出数据的模态为文本，文件格式为普通文本（plain text）。文件大小根据生成的文本长度而定，一般在几百字节到几千字节之间。输出数据通过API接口返回给用户。

4、【***大模型算法】图像类输出数据

图像类输出数据是根据用户的图像描述生成的图像文件。输出数据的模态为图像，文件格式通常为JPEG或PNG格式。文件大小根据生成图像的分辨率和内容复杂度而定，一般在几十KB到几MB之间。输出数据通过API接口返回给用户。

5、【***大模型算法】文本类训练数据

文本类训练数据主要包括公开数据集和公司自有数据，类型为自然语言文本。数据来源包括百度百科、知乎、新闻网站、公共论坛以及公司内部生成或收集的数据。训练数据规模较大，涵盖数百万至数亿条文本记录。这些数据经过严格的清洗和标注，以确保训练效果和模型质量。

6、【***大模型算法】图像类训练数据

图像类训练数据包括公开图像数据集和公司自有图像数据。数据来源包括公开的图像数据库和公司内部收集的图像资料。训练数据规模根据图像生成任务的复杂度而定，一般包括数万到数百万张图像。这些数据经过预处理和标注，以适应模型的训练需求。

（三）算法模型

主要是对算法原理进行一些描述，主要包括下面的内容，实际编写时，要再做一下内容丰富

***算法基于深度学习的生成式预训练变换器（GPT）模型，具备高级自然语言处理能力。这个自回归模型利用深层神经网络来生成和预测文本。训练过程中，关键的数据预处理步骤包括文本规范化、标注、分词、数据清洗和增强，以提升模型学习效率和输出质量。

在算法处理中，文本首先通过预训练的词嵌入技术转换为向量形式以捕捉语义信息。GPT模型的Transformer层编码器包含多头自注意力和前馈网络，用于编码输入并捕捉上下文。模型采用自回归技术生成连贯文本。对于图像，使用生成对抗网络（GAN）中的生成器和判别器，通过对抗训练提升图像生成质量。

后处理阶段，文本经过拼写和语法检查，过滤敏感词汇，并根据需求调整格式。图像则进行质量检查和增强，以确保满足用户要求，并经过人工审核。这些预处理和后处理步骤确保了***在多种场景中能高效、高质量地生成文本和图像。

1、【***大模型算法】深度合成模型

此处小节，主要编写算法模型的基本情况、模型描述、更新迭代策略、算法功能模块，示例：

（1）模型基本情况：

***使用的是生成式预训练变换器（GPT）模型，专注于深度合成。最新版本**于**年**月更新，整合了广泛的公开数据集及公司数据，覆盖多语言文本和图像，确保了数据的高质量与多样性。

（2）模型描述：

***属于深度学习生成模型，使用自回归技术并通过Transformer层捕捉上下文信息，以生成连贯文本。模型优化目标是减少训练误差，提升文本和图像的生成质量，主要评价指标包括准确率、损失值及内容流畅度与相关性。

（3）更新迭代策略：

***实施季度更新，包括数据集扩充和参数优化，以提升性能。每次更新后进行全面评估，确保模型在多种场景下稳定可靠。

（4）算法功能模块：

***包含多个功能模块，分别负责文本和图像的生成任务。

（5）文本生成模块：

模型类型：GPT

结构：采用多层Transformer架构，具备自注意力和前馈网络

优化目标：增强文本准确性和流畅性

评价指标：准确率、流畅度、相关性

指标效果：测试准确率**%，流畅度和相关性表现优异

（6）图像生成模块：

模型类型：GAN

结构：由生成器和判别器组成，前者创造图像，后者评估真实性

优化目标：创造高质量、逼真图像

评价指标：图像评分、判别器准确率

指标效果：图像评分高，判别器准确率**%

这些模块协同运作，使***能高效、高质量地满足多样化的文本和图像生成需求，且在持续更新中提升服务可靠性。

（四）干预策略

1、数据预处理干预策略

数据清洗：在收集阶段，数据需经过清洗以移除噪声、重复项和无关内容，保证数据的清洁和精确。文本数据清洗包括去除特殊字符、纠正拼写、统一格式；图像数据则涉及调整分辨率和消除噪声。

数据标注：对训练用的数据进行细致标注，以提升数据的质量和模型训练的效果。文本数据标注涵盖实体、情感、意图等；图像数据标注则包括物体、场景、动作等信息。标注工作结合人工和自动化工具完成。

数据增强：应用技术手段如同义词替换、随机插入、回译以及图像的翻转、旋转、裁剪等方法，来丰富数据集，增强模型对不同情况的适应力和泛化能力。

2、结果后处理干预策略

拼写检查和语法纠正：后处理阶段对生成的文本实施拼写和语法检查，以提升文本准确性和流畅度，减少错误，增强可读性。

内容过滤：采用内容过滤机制确保文本和图像符合伦理和法律标准，包括自动过滤和人工审核，以防止产生不当信息。

格式调整：根据需求对文本进行格式上的调整，如摘要、段落划分等，优化易用性和可读性；对图像进行细节上的调整和增强，以满足用户需求。

质量检查：对图像进行质量审查，淘汰不合格作品，并通过锐化、色彩调整等技术手段提升图像质量。

3. 日志记录与监控：

在整个算法流程中，记录操作日志和监控系统性能是关键的干预策略。各节点的操作日志和用户请求响应日志详细记录了系统的运行状态和处理过程。这些日志数据用于生成系统性能报告和安全监控报告，确保系统的高效、安全运行。

通过这些干预策略，真智AI多模态大模型算法能够有效地处理和生成高质量的文本和图像，确保算法的可靠性和输出结果的合规性，满足用户在不同应用场景中的需求。

1、【***大模型算法】预处理和后处理

下面内容是概要版，做下示例，实际内容要比下面内容多的。示例：

在数据预处理阶段，***采用自动化策略确保数据纯净度和准确性，包括去除噪声和重复数据。数据清洗策略通过正则表达式和机器学习方法实施，以提升模型训练效果。

数据标注结合人工和自动化，对文本和图像数据进行实体、情感、物体、场景等标注，增强模型理解和生成能力。

数据增强策略通过同义词替换和图像变换技术提高数据多样性，增强模型泛化和鲁棒性。

在结果后处理阶段，实施自动和人工策略确保生成内容的质量和合规性，包括拼写和语法自动校正、内容过滤、格式调整和图像质量检查，以提升文本可读性和图像视觉效果。这些策略确保了在多种应用场景中的高效和安全运行。

2、【***大模型算法】内容审核

编写内容同上，以下是内容示例，实际编写要相对内容丰富一些。示例：

在***系统中，内容审核是确保数据合规的关键步骤，结合自动化和人工审核以确保内容筛查的效率和准确性。自动化审核利用算法和规则库初步筛查不合规内容，如暴力和色情等，同时使用NLP技术生成审核报告。人工审核团队复审自动化结果，确保内容符合法律法规、公司规范和道德标准，包括版权和隐私权保护，以及新闻内容的真实性和客观性。

审核流程开始于自动化初审，标记潜在问题内容进行人工复审。对于新闻内容，实施分级管理，高敏感性内容经过更严格审核。审核结果反馈给系统以优化自动化审核，提高准确性。

新闻内容审核分为三个级别，一级内容需高级别管理人员审定，二级内容由多名审核人员共同审核，三级内容则由自动化审核和单一审核人员处理。这一审核机制保障了数据的合规性和安全性，增强了用户信任，为不同应用场景提供了坚实保障。

注意，此处要附上人工审核、机器审核的截图

（五）结果标识

主要包括溯源标识、显示标识这2个模块，此部分内容比较多，示例部分作简要说明，并且对应的应该附上对应的截图说明。示例：

在***系统中，生成合成内容的标识通过隐式和显式两种方式确保透明度和可追溯性。

隐式标识：

嵌入于内容的元数据中，对用户不可见，但可通过技术手段验证。

为每段文本或图像附加唯一标识符，记录关键信息如生成时间、模型版本、参数。

例如，文本元数据中嵌入标识符，图像中嵌入数字水印，确保内容可追溯。

显式标识：

直接展示在生成内容上，用户易于识别。

文本生成在末尾附加“本内容由***生成”，图像在下方或角落标注相同信息。

文件名和文件属性中也包含显式标识，提供生成时间和模型版本等信息。

这种双重标识策略不仅增强了用户对内容的信任和接受度，还为内容管理和质量控制提供了坚实的基础，确保系统的高效和合规运行。通过隐式和显式标识的结合，***确保了每一段生成内容都能够被准确追踪和验证，提升了内容的透明度和可信度，同时满足了相关法律法规的要求。

二、服务情况

（一）***智能网站服务

此处以网站的产品形态进行举例说明，主要包括服务简介、以及算法在服务中的应用情况进行说明，并附上对应的产品截图即可，示例：

**基于GPT技术，提供自然语言处理、智能对话生成和图像生成功能。该网站计划于2024年*月上线，用户可通过官方网站直接使用这些功能。网站界面简洁明了，主要入口设置在首页导航栏中，用户可以轻松找到智能问答和绘图功能的入口。自上线以来，网站流量持续增长，每日访问量达到数万次，用户群体包括个人用户、企业客户和教育机构等，涵盖多个行业和领域。

算法服务依托大量公开数据集和公司自有数据，包括结构化文本数据和非结构化图像数据。用户提交的问题和图像描述通过API接口发送到服务器，服务器利用GPT模型生成相应的回答或图像，并返回给用户。算法训练过程中使用的数据经过严格的清洗和标注，以确保高质量和多样性。算法每季度更新一次，通过引入新的数据和优化训练方法，不断提升模型性能和生成质量。中间结果可以与其他服务或应用共享，例如生成的文本摘要或对话用于企业的客服系统中的自动回复模块，生成的图像用于广告设计或教育内容中。

（二）其他产品形态

如果产品还包括APP、小程序、公众号等服务形态，也是用同样的思路进行编写即可，并附上对应的产品截图

三、风险研判

这里内容其实是比较丰富的，每一点平均要写一页word，此处列个概要说明，实际编写时需要进行严格的详细说明

（一）算法滥用

***遵循法律法规，防止算法滥用，但技术的强大可能带来风险，如国家安全、社会秩序、个人权益受损，以及虚假信息传播。算法可能被用于生成误导性内容，侵犯权利，或传播非法信息。企业若滥用算法，可能面临法律责任，损害声誉和市场信任。***通过内容审核、监控系统和风险管理，确保内容合规，维护公共利益和企业声誉。

（二）算法漏洞

***的GPT技术虽先进，但可能存在漏洞，如数据偏见、模型敏感性不足，可能导致内容错误或不当。漏洞可能引发法律和合规问题，损害用户体验和企业声誉。***通过数据清洗、模型调优和安全监控，管理潜在风险，优化算法性能。

（三）算法恶意利用

***技术可能被恶意利用，生成虚假或有害信息，影响公共安全、个人隐私和知识产权。恶意行为可能破坏舆论环境，规避监管。***通过内容审核和监控，防范恶意利用，保护用户权益。

（四）其他风险

***面临技术故障、数据安全、伦理争议、市场竞争和操作失误等风险。***通过技术完善、数据保护、伦理意识提升、竞争力加强和操作流程优化，应对挑战。

四、风险防控情况

（一）风险防范机制建设（以下内容平均要写5页以上，不建议太少）

1、算法机制机理审核

审核***算法机制，识别并阻止恶意利用，确保内容合规，保护国家安全和社会利益。

发现并修补算法漏洞，提高模型稳健性，减少不当内容生成。

审核数据处理，确保安全，保护用户隐私。

识别并消除算法偏见，提升社会对AI技术的信任。

通过审核保持算法高效创新，增强市场竞争力。

2、算法安全评估监测

监测算法使用，识别并阻止恶意利用，减少虚假信息传播。

评估算法表现，修补漏洞，增强算法可靠性。

监测数据处理，防止数据泄露，保护用户隐私。

评估生成内容，减少伦理问题，提升AI技术信任。

确保算法合规，避免法律风险，保障企业合法运营。

监测系统运行，纠正操作错误，减少系统故障。

3、辟谣机制

识别并制止虚假信息，减少对社会公共利益的危害。

及时纠正虚假信息，提升数据安全性。

消除虚假信息中的偏见，减轻伦理风险。

及时辟谣，减少法律风险，提升企业信誉。

处理虚假信息，维护企业品牌形象，保持市场竞争力。

4、算法安全事件应急处置

快速响应算法滥用事件，防止虚假信息传播。

及时修复算法漏洞，确保算法安全稳定。

迅速响应数据安全事件，防止数据泄露。

应对算法不合规内容，确保企业合规运营。

处理操作失误，减少系统故障，保障服务稳定性。

通过这些措施，***能够有效防范和降低各种风险，确保算法的安全性、可靠性和合规性，为用户提供高质量的智能服务。

（二）用户权益保护（以下内容平均要写5页以上，不建议太少）

1、用户知情权

保障用户了解***如何使用其数据、个人信息及安全措施。

通过透明的隐私政策、用户同意机制、数据处理公示、用户访问控制权和定期审查更新，确保用户知情权。

通过弹窗提示、注册页面链接和用户协议确认等方式，告知用户数据收集和使用情况。

2、用户个人信息保护

***遵守法律法规，确保个人信息的合法处理。

数据共享仅限于服务提供和性能优化，且第三方签署数据保护协议。

通过安全加密传输协议共享数据，审批流程严格，不与第三方共享敏感信息。

在编辑他人信息时，需获得被编辑个人的同意。

3、其他权益保护

***遵循多项法律法规，保护用户权益。

提供特别保护措施，如未成年人限制、老年人易用界面、消费者权益保护等。

实施隐私政策、用户同意机制、特别保护措施、投诉反馈机制和员工保护措施。

通过法律合规审计和内部合规文件，确保措施和政策符合法律法规。

通过这些措施，***能够有效保护用户权益，降低法律和合规风险，确保服务的合法性和用户满意度。

（三）内容生态治理（以下内容平均要写5页以上，不建议太少）

1、防范和抵制违法违规不良信息

***采用算法打压机制、防范和抵制策略以及不良信息识别与发现，多层次防范不良信息。

算法打压机制通过预训练模型调校、监督学习、过滤器和拦截机制，确保内容合法合规。

防范和抵制策略包括内容审核、用户举报和应急响应机制，快速处理不良内容。

不良信息识别与发现利用NLP技术和机器学习算法，准确检测潜在不良信息。

2、人工审核

***的人工审核与机器审核相结合，确保内容质量和合规性。

人工审核团队对机器筛选的内容进行复审，特别关注伦理问题和社会敏感话题。

审核流程包括初步筛选、人工复审、协同工作机制和审核记录反馈。

人工审核有效识别和阻止不良信息，降低算法滥用风险，确保内容合法性。

3、其他内容生态治理工作

***开展用户教育、定期审核与优化、合作与反馈机制等，提升内容生态治理。

用户教育包括发布指南、隐私政策和安全提示，引导用户正确使用服务。

定期审核与优化评估审核机制有效性，修补漏洞，提高识别准确性。

合作与反馈机制与监管机构合作，鼓励用户报告问题，改进服务质量。

技术防护措施如数据加密、访问控制和异常检测，保障数据安全。

通过这些措施，***在内容生态治理中建立了全面的防控机制，有效防控风险，提升用户信任和满意度，保障公司市场发展。

（四）模型安全保障（以下内容1-2页即可）

1、***多模态大模型算法保障机制

***的保障机制基于行业最佳实践、法律法规遵守，结合内部安全策略和技术创新。

目的是确保算法的安全性、可靠性和合规性，防止数据和模型投毒等安全威胁。

实施效果包括提升数据安全性、模型健全性增强和合规性保障。

效果评估方法涵盖安全事件统计、渗透测试、用户反馈和合规审查。

证明材料包括安全事件报告、渗透测试报告、用户反馈记录和合规审查报告。

风险防控机制有效性分析显示，通过数据加密、访问控制和异常检测等措施，有效防控数据安全风险、算法漏洞风险、算法滥用风险和法律合规风险。

（五）数据安全防护（以下内容1-2页即可）

1、确保训练数据合法、正当的措施

***确保训练数据的采集、使用和存储符合法律法规和道德标准。

数据采集遵循合法来源原则，优先使用有明确许可的开源数据集和用户授权数据。

数据使用遵循数据最小化原则，确保数据处理仅限于事先告知用户的范围内。

数据存储采用加密处理和严格的访问控制机制，定期进行数据备份。

2、与第三方共享数据的安全保障

***不与第三方共享数据，确保数据的合法性和正当性，防止数据泄露和滥用。

通过这些措施，***在生成合成信息服务中建立了强有力的安全防线，确保算法模型的安全性和可靠性，提升用户对服务的信任和满意度，为公司市场发展提供保障。

五、安全评估结论

对整个评估内容下一个结论，内容2-3页即可，示例：

1、数据安全性

***实施了端到端的数据加密，确保数据在传输和静态存储时的安全。

定期对数据安全措施进行评估和升级，以应对不断演变的安全威胁。

实施了数据访问日志记录，以监控和审计对敏感数据的所有访问尝试。

建立了数据泄露应急响应计划，以便在发生安全事件时迅速采取行动。

2、不良信息防范

***开发了先进的自然语言处理技术，以识别和过滤潜在的有害内容。

建立了用户举报系统，鼓励社区参与监督，快速响应用户对不良内容的举报。

定期对算法进行优化，以提高对新兴不良信息类型的识别能力。

与外部专家合作，不断更新不良信息的定义和识别标准，确保服务的适应性。

3、算法滥用防控

***实行了用户行为分析，以识别和阻止可能的滥用行为。

引入了机器学习模型的公平性和透明度评估，确保算法不会因偏见而导致滥用。

定期发布透明度报告，公开算法决策的逻辑和影响，增强用户对服务的信任。

强化了用户协议和使用条款，明确禁止滥用行为，并设立了相应的惩罚措施。

4、用户个人信息保护

***提供了用户数据的匿名化和去标识化处理，以保护用户的隐私。

实施了定期的隐私影响评估，以识别和减轻数据处理活动对隐私的潜在影响。

提供了用户数据的访问和更正机制，允许用户控制自己的个人信息。

强化了员工的隐私保护培训，确保所有员工都了解和遵守隐私保护的最佳实践。

5、合规操作

***与法律顾问团队紧密合作，确保所有业务活动符合最新的法律法规要求。

建立了内部合规培训计划，提高员工对合规重要性的认识和理解。

设立了合规监督委员会，负责监督合规政策的实施和持续改进。

引入了第三方合规审计，以客观评估和验证公司的合规状况。

通过这些措施，***不仅在技术层面上加强了安全防护，而且在组织管理和政策制定上也展现了对安全的重视，为用户提供了一个安全、可靠、合规的智能服务环境。

六、其他应当说明的相关情况

一般写无

关于我们：算法备案超过130个项目经验，国内算法备案第一梯队，大模型备案也有多个成功案例，欢迎沟通交流。