在大数据、算法与算力协同驱动的数字化时代，人工智能技术作为新一轮科技革命与产业变革的核心引擎，正以空前的深度与广度渗透至社会生产生活的各个维度，如从医疗诊断的辅助决策、自动驾驶的智能操控，到金融服务的精准风控、公共治理的高效赋能，人工智能不仅重塑了传统产业的生产模式与价值链条，更催生了以数据要素为核心的新质生产力，成为推进中国式现代化的关键支撑。然而，人工智能技术在加速创新迭代与产业落地的进程中，同步衍生出复杂多元的安全风险与治理难题，对社会秩序、公共利益乃至国家安全构成潜在威胁，其固有的算法黑箱特性和数据安全风险已引发公众的普遍忧虑。2019年6月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出“高度关注人工智能系统的安全，提高人工智能鲁棒性及抗干扰性，形成人工智能安全评估和管控能力”。2024年7月，党的二十届三中全会通过《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，要求“加强网络安全体制建设，建立人工智能安全监管制度”。近年来，我国有关部门发布的一系列文件都对人工智能安全建设提出全新的要求。
(一)数据安全层风险
1.数据采集的合规风险
数据采集的合规性风险，是指人工智能开发者或数据处理者在采集训练数据、推理输入数据的过程中，因违反国家法律法规、行业规范或伦理准则，导致数据采集行为丧失合法性、正当性，进而引发法律追责、数据权益纠纷或人工智能系统功能失效的潜在危害。梁远高研究发现，尽管《个人信息保护法》第十三条要求处理个人信息原则上需取得个人同意，但大模型训练数据因规模化、匿名化特征致使传统告知同意机制难以实质落地。数据采集合规风险具体表现在两方面：其一是模型训练的实际应用范围可能超出数据主体原始授权范畴。人工智能训练数据具有跨场景、规模化特征，开发者采集时虽基于明确目的获得授权，但技术迭代与场景拓展后，已授权数据常被用于原始目的之外的新场景。如某平台将电商推荐功能授权采集的用户购物偏好、浏览记录数据，转而用于金融信贷风控模型训练，评估用户还款能力与信用等级，并未再次获得数据主体同意。其二是海量混杂数据中敏感信息的识别与单独同意获取成本过高，形成实质性的合规障碍。人工智能训练依赖千万级乃至亿级海量混杂数据，其中隐匿的姓名、身份证号等敏感信息并非直接呈现，而是通过数据关联、频率分析等方式才能间接获取，传统筛查工具难以精准识别，即便识别成功，但因数据主体分散、溯源困难，逐一获取单独同意的时间与人力成本高，易于形成实质性合规难题。
2.数据处理的损害风险
在数据的清洗、标注、增强、转换等预处理环节中，由于人为错误、算法缺陷或恶意操作，进而导致数据质量受损、真实性丧失的风险则被称为数据处理的损害风险。数据处理的损害风险能够直接破坏数据安全层的完整性与真实性，使得本应作为可靠原料的数据变为污染源。当被损害的数据用于训练人工智能模型时，其缺陷会被模型学习并放大，进而导致模型出现系统性偏差、决策错误或性能失效，从而瓦解人工智能的安全根基。在风险成因维度，数据处理的损害风险的触发路径具有多元性：其一，人为操作失误。数据标注规则往往需结合具体场景细化界定，若处理人员对规则理解存在偏差，或未严格遵循标准化操作流程，则可能出现多重质量问题。比如说处理人员清洗数据时误删有效信息、保留冗余噪声数据，或在格式转换中因操作不当导致数据字段缺失、格式错乱，直接影响数据的准确性与可用性。其二，算法缺陷。数据预处理依赖特征增强、格式转换、异常值剔除等自动化算法，若算法设计未充分适配数据特性，则会强化数据处理的损害风险。例如，特征增强算法过度放大非关键特征，格式转换算法未兼容多源数据格式，异常值识别算法阈值设置不合理，上述因素将会导致数据处理后出现特征失真、格式错乱、有效数据误判为异常值等质量偏差，且上述问题具有批量扩散特性，影响范围较广。其三，恶意操作。如果相关主体出于破坏目的，故意对预处理数据进行篡改、植入错误信息或删除关键特征，则将会直接损害数据质量。
3.数据存储的泄露风险
数据作为关键性的战略资产与生产要素，一旦遭遇非法泄露，将对个人信息权益、企业商业秘密乃至国家安全等造成严重侵害。因此，在数据的流通与应用过程中，必须遵循严格的合规约束与伦理规范。尤其作为数据存储主体的企业，亟须构建并持续完善可靠的纵深防御技术体系，以切实防范数据泄露风险。数据存储的泄露风险具体表现在两个方面：其一，内生性泄露。其核心诱因是存储系统本身未达到安全防护标准，如服务器操作系统、数据库软件存在未修复的高危漏洞，导致攻击者可利用漏洞直接访问数据存储目录；再如存储配置存在错误，如权限设置过于宽松、备份数据未加密且存储介质管理混乱；抑或是未采取符合行业标准的加密措施，如核心数据仅采用弱加密算法甚至未加密存储，使得数据在存储状态下直接暴露风险。上述泄露情形多因存储方安全意识不足、技术投入缺位或运维管理不规范导致，具有隐蔽性强、易被忽视的特点。其二，外源性窃取与破坏。攻击者会通过SQL注入、暴力破解等网络入侵手段突破存储系统的防护边界，或利用钓鱼邮件、恶意软件植入等方式控制存储服务器，窃取数据文件或备份介质，更有甚者通过分布式拒绝服务攻击瘫痪存储系统，间接导致数据泄露或丢失。上述攻击往往具有目标性强、技术手段先进的特征，且随着人工智能技术在网络攻击中的应用，攻击的精准度与破坏力正持续提升，对存储数据的安全性构成严峻挑战。
4.数据输出的虚假风险
数据输出的虚假风险是指人工智能输出的内容存在对真实信息的扭曲、对常识逻辑的违背或对既定事实的篡改，直接影响信息传播的可靠性、决策支持的准确性及人工智能系统的可信度，进而威胁数据安全与人工智能安全的风险。数据输出的虚假风险主要源自两个方面：其一是训练数据的缺陷或自身逻辑漏洞。当训练数据中混杂错误信息、矛盾内容或无事实依据的文本，人工智能在学习过程中会将这些虚假信息与有效知识共同内化，生成内容时便可能基于错误训练样本输出不实信息。同时，人工智能为追求输出的连贯性与完整性，可能在缺乏足够数据支撑的情况下，通过算法逻辑编造看似合理但与事实相悖的内容。编造出来的虚假数据隐蔽性极强，往往以规范的表述形式呈现，用户难以直观辨别，易于被误导并作出错误决策。其二，数据更新不及时导致的信息滞后问题。人工智能的知识边界完全依赖训练数据的覆盖范围与时效性，若训练数据的时间截点偏早，未同步更新最新的事实、数据、政策或技术成果，输出的信息便会与当前实际情况脱节。滞后信息虽在生成时基于历史训练数据具有逻辑一致性，但因与现实场景脱节，同样属于虚假数据范畴，可能导致用户在决策中忽视最新变量，引发商业损失、权益受损等问题。
（二）算法模型层风险
1.算法可解释风险
算法可解释风险是指人工智能算法模型因固有的“黑箱”特性，导致决策生成过程无法通过人类可理解的逻辑路径、特征关联或因果关系予以阐释，以致模型产生决策依据缺乏透明性、决策错误的根源难以精准追溯等潜在风险。 算法可解释风险主要体现为决策不透明、故障难溯源、安全难维护等方面，具体可从决策过程、故障排查与安全维护三个维度展开。其一，决策过程维度。模型决策依据的模糊性是算法可解释风险的表现之一，深度学习模型通过多层神经网络的复杂参数运算生成输出结果，但其参数权重的关联逻辑、特征选择的优先级及不同输入对决策结果的贡献度均无法以人类可解读的形式呈现，进而导致决策结论仅能呈现结果而无法提供决策过程，形成决策依据不明的认知断层。其二，故障排查维度。由于无法穿透模型“黑箱”解析决策生成的内部机制，难以通过逻辑反推区分故障源于训练数据的分布偏差、模型架构的设计缺陷，还是特定输入数据的干扰，进而导致故障溯源工作缺乏明确方向与科学依据。其三，安全维护维度。因无法系统性识别安全漏洞的成因，维护工作只能通过随机调整参数、替换训练样本或修改架构等经验性方式反复测试，这样既难以精准修补已存在的安全漏洞，也无法前瞻性防范潜在风险，最终显著提升人工智能系统的系统性不可控风险，削弱其在关键领域应用的安全性与可靠性。
2.后门攻击风险
张丕等学者 研究发现，后门攻击通过向训练数据中嵌入特定设计的触发模式，在目标模型中植入隐蔽后门，使得模型对携带触发特征的污染样本错误归类至攻击方预设的错误标签，而对未嵌入触发特征的洁净样本仍然保持正确分类能力。后门攻击风险具体体现在如下方面：其一，数据投毒攻击。攻击者通过篡改、添加带特定关联规则的有毒样本植入后门，比如在人工智能训练数据中插入含特定触发词且对应恶意响应的文本，或在自动驾驶模型训练图中混入标注错误的交通标志图像。人工智能模型训练时会学习到触发条件与错误输出的关联，正常场景下表现正常，但遇到对应触发信号则可能会输出预设错误结果。其二，权重投毒攻击。攻击者直接修改人工智能模型的核心参数、权重或调整模型架构来嵌入后门，如通过调整模型梯度、新增特定网络层等方式预留触发机制。权重投毒攻击无需改动训练数据，而是从模型底层篡改运行逻辑，隐蔽性比数据投毒更强。其三，模型替换攻击。攻击者直接用植入后门的恶意人工智能模型替换原本正常的人工智能模型，如在开源平台发布伪装成合规人工智能模型的恶意预训练人工智能模型，下游企业或开发者若直接下载部署，则会让后门进入自身应用系统。
3.对抗性攻击风险
秦臻等学者 将对抗性攻击风险界定为攻击者通过向人工智能模型的输入数据中添加人类感官难以察觉的微小扰动，构造出对抗样本，利用模型对输入数据微小变化的敏感性，诱导模型突破预设决策逻辑，输出与客观事实严重不符的错误结果，进而破坏模型决策准确性与可靠性的潜在风险。对抗性攻击风险主要源于：其一，白盒攻击。白盒攻击是指攻击者能够完全获取模型的内部信息，包括算法架构、网络参数、梯度计算方式、训练数据分布等核心细节，并利用上述各类细节信息设计攻击策略。白盒攻击的逻辑是利用这些全量信息，通过梯度下降、反向传播等算法，精准计算出最有效的扰动向量。其二，黑盒攻击。黑盒攻击是指攻击者无法获取模型的任何内部信息，既不知道算法架构、参数设置,又不了解训练数据特征,仅能通过输入和输出的查询交互获取反馈 ,攻击者会通过大量随机查询或启发式搜索,分析模型对不同输入的输出规律,进而生成通用型对抗扰动。其三,灰盒攻击。灰盒攻击是介于白盒与黑盒之间的攻击模式,攻击者仅掌握模型的部分先验信息,而非全量细节,如知晓模型的网络架构、输入输出维度、部分层的功能作用,或训练数据的大致分布,但缺乏核心参数、梯度计算等关键信息。灰盒攻击的逻辑是利用有限的先验信息缩小搜索范围,提升扰动生成的精准性。
(三)应用服务层风险
1.系统耦合性风险
系统耦合性风险是指人工智能服务在与外部环境、硬件设备、第三方平台及其他软件模块开展深度集成过程中，因接口协议兼容性不足、资源调度机制冲突和通信交互机制存在缺陷等问题，进而导致局部故障在系统内部沿集成电路发生传导与放大效应，最终引发人工智能系统整体功能失效的潜在威胁。系统耦合性风险具体表现为：其一，接口协议兼容风险。接口协议兼容风险是指不同系统和不同模块的接口标准、数据格式或通信协议不匹配，如人工智能与第三方硬件设备的接口协议存在差异，以致数据传输时出现字段丢失、格式错乱。接口协议兼容风险直接阻断数据流转通道，使集成链路出现信息断层，致使依赖该数据的功能模块失效，若未设置兼容适配层，可能快速传导至系统整体。其二，资源调度冲突风险。资源调度冲突风险源于多模块集成后对硬件资源或软件资源的调度机制冲突，如人工智能的实时推理任务与第三方平台的后台数据同步任务争夺服务器算力，进而产生模型推理延迟飙升。资源调度冲突风险会造成资源分配失衡，使局部模块运行效率骤降甚至瘫痪，且冲突可能沿着资源依赖链路扩散，以致影响系统整体响应能力。其三，通信交互机制缺陷风险。通信交互机制缺陷风险指通信加密不足、校验机制缺失或交互逻辑不严谨导致的风险，如人工智能系统与第三方平台的通信未采用加密传输，数据在传输过程中被窃取或篡改。通信交互机制缺陷风险直接破坏通信链路的安全性与可靠性，可能导致数据泄露、功能误触发等问题，且异常交互行为可能沿链路扩散，引发连锁故障。
2.人机交互风险
人工智能系统在应用服务层与用户进行信息交互的过程中，因交互机制设计缺陷、人机认知偏差或信息传递失真，进而导致用户操作失误、决策误判或服务功能失效。人机交互风险的根源在于人工智能决策逻辑的“黑箱”特性与人类认知模式的固有局限性之间的不匹配，具体表现为用户可能对人工智能的输出结果过度信任或信任不足，从而放弃必要的监督或错误地拒绝合理建议。具体而言，人机交互风险可划分为两个方面：其一，过度信任风险。过度信任是指用户由于习惯人工智能应用服务的高性能表现而放松警惕、过度依赖其输出，甚至放弃本应进行的独立判断与监督的一种认知状态。过度信任风险在医疗诊断、自动驾驶等高风险场景中尤为危险，如果医生过度信任人工智能的病变检测结果，则可能忽视患者个体差异或影像伪影导致的误判；再如驾驶员过度信任自动驾驶系统的紧急避障能力，则可能放弃人工接管权，并在系统失效时失去自救能力。其二，信任不足风险。信任不足是指用户对人工智能系统的工作原理、局限性或可靠性缺乏理解，或因早期负面体验而对其输出结果持怀疑态度，从而拒绝采纳其合理建议或完全弃用该功能。例如，应急救援时，人工智能提供救援路线规划，救援人员因信任不足选择人工规划路线，可能因决策延迟错过救援窗口期，威胁受困者生命安全。
3.责任界定风险
在人工智能系统出现故障、判断错误或造成实际损害时，由于技术本身的黑箱特性、多类别主体之间的协同参与以及法律与伦理框架的滞后性，往往难以明确界定开发者、运营方、终端用户及第三方服务提供者等不同主体的归责边界与追责路径。有关人工智能应用中的责任界定风险主要表现在三个方面：其一，技术归因困境。人工智能决策依赖深度学习模型的黑箱运算，其输出结果由海量数据与复杂算法逻辑共同作用生成，进而缺乏透明可追溯的决策链路。当事故发生时，基于技术层面的事故根源无法被准确界定，究竟是因训练数据存在偏差而引发的数据供应商责任，还是因算法模型设计存在缺陷而引发的开发者责任，抑或是因部署阶段的运维配置不当而引发的服务提供商责任？技术层面的追溯障碍，使责任认定失去核心依据，以致陷入不能精准归因的僵局。其二，主体权责交叉。人工智能应用服务的功能实现往往涉及多主体协同，形成复杂的供应链体系。例如，智能自动驾驶需车企提供硬件、算法公司提供决策模型、地图服务商提供定位数据，当发生交通事故时，难以界定是因硬件故障而引发的车企责任，还是因算法误判引发的算法公司责任，抑或是因地图数据错误引发的地图服务商责任。其三，法律适配空白。现有法律法规多是基于传统民事、行政责任框架制定，尚未针对人工智能应用服务的技术特性与责任场景建立明确的认定标准。对于多主体协同、技术黑箱导致的责任划分难题，缺乏具体的法律依据与规则，使得事故发生后无法通过现有法律体系完成有效追责，这将损害受害者合法权益，不利于规范行业主体的责任履行。
（四）社会伦理层风险
1. 人工智能侵权风险
在数字化转型加速推进的背景下，人工智能的广泛应用在带来效率提升与社会创新的同时，也对个人合法权益构成了日益显著的侵害风险。 人工智能侵权风险主要表现为：其一，肖像权侵害风险。人脸信息作为敏感个人信息需单独授权，即便通过技术手段去除面部信息，若剩余的身体形象结合特定场景、标志性肢体动作、专属服饰等要素，能够指向特定自然人主体并形成唯一识别关联，则该身体形象仍应纳入肖像权的保护范畴，未经权利人许可的人工智能换脸行为则构成侵权。其二，财产权侵害风险。不法分子可能利用生成式人工智能技术的高仿真特性，通过伪造官方机构的公章、文书格式、通知话术等核心要素，生成看似合规权威的虚假通知。此外，不法分子还可精准模仿亲友的声音、面部特征、沟通语气，合成紧急求助场景的视频、音频内容。依托人工智能技术，上述各类虚假内容可实现细节还原度与场景真实感的双重提升，大幅降低受害者的甄别警惕性，进而以账户冻结需转账、紧急救援需汇款等名义诱导目标群体完成财产转移，形成针对性极强的精准诈骗行为。其三，名誉权侵害风险。人工智能生成的虚假内容易于对个人名誉造成不可逆损害。例如，通过合成虚假言论、篡改场景等方式抹黑个人形象，或编造涉及个人的负面虚假信息并广泛传播。上述虚假内容传播速度快、迷惑性强，其造成的个人名誉损害往往难以快速修复。
2. 人工智能偏见风险
人工智能偏见风险是指在人工智能系统构建阶段，开发人员可能非故意地将社会文化偏见嵌入算法逻辑，从而引发算法决策的不公平性输出。 偏见引入往往源于训练数据中隐含的历史性歧视模式或设计环节中的认知盲区，最终导致人工智能系统在资源分配、机会评估等场景中产生歧视性结果，加剧数字社会的公平性危机。人工智能偏见风险表现在三个方面：其一，社会公平侵蚀风险。其直接表征为人工智能系统在资源配置、机会评估等关键场景应用中，输出具有群体倾向性的歧视性决策结果。此类结果不仅会导致特定社会群体，如老年群体或少数民族群体，在权益获取中陷入劣势，更会固化乃至放大现实社会中的不平等格局，加剧数字鸿沟，对数字社会的公平正义根基构成根本性侵蚀。其二，技术信任崩塌风险。当社会公众感知到人工智能的偏见属性时，其对技术客观性、可靠性的信任会产生持续性赤字，进而形成技术排斥心理。例如，医疗场景中患者因担忧算法年龄偏见而拒绝人工智能辅助诊疗，就业场景中求职者因质疑算法性别歧视而规避相关企业，上述顾虑可能会阻碍人工智能在民生关键领域的落地渗透，消解技术的社会赋能价值。其三，社会共识割裂风险。偏见导致的差异化对待会引发社会认知分化，受益于技术偏见的群体易于形成对人工智能的路径依赖与过度认同，而受损群体则可能对技术本身及背后的制度框架产生信任危机。上述认知割裂会削弱信任共识，甚至诱发群体对立，对社会稳定构成潜在威胁。
3. 人工智能滥用风险
(一)审计准备阶段
1.审计目标确定
数字化时代人工智能安全风险审计准备阶段运行框架如图1所示。人工智能安全风险审计目标的确定是构建人工智能安全风险审计治理体系的起点，其核心在于对接人工智能系统全生命周期的安全治理需求，全方位评估人工智能系统的安全合规状况，精准识别数据安全层、算法模型层、应用服务层及社会伦理层下特定风险维度的潜在隐患，为后续审计工作开展提供明确的价值锚点与范围边界。数字化时代下，人工智能安全风险审计的具体目标应涵盖如下维度：一是在数据安全层，重点验证数据采集、处理、存储及输出等环节是否遵守《个人信息保护法》《网络安全法》等法律法规，识别并防范包括数据采集合规缺陷、处理过程中数据损害、存储泄露及生成虚假内容等风险；二是在算法模型层，多维度检验模型的鲁棒性、稳定性与决策可控性，全面排查因算法黑箱导致的可解释性缺失、后门植入及对抗性攻击等安全威胁；三是在应用服务层，综合评估人工智能系统集成稳定性、人机交互可靠性及责任分配机制清晰度，识别因系统耦合性引发的故障传导、因人机认知偏差引发的误操作及因权责交叉导致的责任界定模糊等问题；四是在社会伦理层，审查人工智能系统设计与应用中对用户权益保护的贯彻情况与伦理规范的符合性，规避涵盖个人信息侵权、算法偏见歧视及技术恶意滥用等社会性风险。审计目标体系旨在构建跨层级、多维度的审计覆盖策略，为人工智能系统的可信赖与负责任发展提供系统性保障。
图1数字化时代人工智能安全风险审计准备阶段运行框架
2.审计范围界定
审计范围的界定是确保人工智能安全风险审计工作全面且有序开展的关键前提。审计主体应聚焦于数据安全、算法模型、应用服务及社会伦理四大核心风险层，并明晰各层审计边界。在数据层面，审查对象包括训练数据集的来源与质量、推理输入数据的合规性、数据存储系统的安全防护措施以及模型输出内容的真实性与准确性；在算法层面，审计主体的关注点涵盖模型架构设计、训练代码的逻辑完整性、参数配置的合理性以及针对对抗性攻击等威胁的防御机制的有效性；在应用层面，审计范围延伸至服务接口的安全性与稳定性、软硬件集成方案、人机交互界面的设计以及涉及多主体的协同流程与责任分配机制；在伦理层面，审计主体应全面审查隐私保护政策的落实状况、算法公平性评估报告与文档、伦理审查委员会的操作流程以及对技术滥用潜在风险的识别与防控机制。通过上述多个维度的范围界定，人工智能安全风险审计旨在构建一个无死角、全链条的风险识别与治理框架，为人工智能系统的合规、安全与可信赖运行提供坚实基础。
3.审计团队组建与方案制定
审计团队的组建与方案的制定是确保人工智能安全风险审计工作科学、高效推进的核心保障。在团队构建上，审计治理工作应强调跨学科专业协作，组建由数据安全专家、算法工程师、法律合规专员、伦理顾问以及审计执行人员构成的多学科交叉审计团队，以系统覆盖数据、算法、应用及伦理四大风险层的专业性审计需求。在审计方案制定层面，审计主体首先需开展风险优先级排序，依据风险可能造成的危害程度，明确审计资源的分配顺序，优先聚焦于高风险领域，如数据存储安全性、算法后门及对抗性攻击等。其次，审计主体应进行审计工具与方法的系统性选型，提前配置数据质量检测工具、模型后门扫描工具与对抗样本生成平台等专业化工具，并明确各类风险的审计方法。再次，审计主体应制定清晰的时间表与阶段规划，遵循“数据层审计→算法层审计→应用层审计→伦理层审计”的循序推进路径，确保审计过程逻辑严密、阶段分明、可操作性强。上述系统化的团队组建与方案设计，能够为人工智能安全风险审计工作的科学性、全面性与实效性奠定坚实基础。
（二）审计实施阶段
1.数据安全层审计实施
数字化时代人工智能安全风险审计实施阶段运行框架如图2所示。数据安全层审计聚焦于数据全生命周期中的核心风险点，采用多维方法进行深度查验。首先，针对数据采集合规风险，审计主体应审查用户知情同意文档，核验其是否明确界定数据采集范围及使用目的，同时抽样检测训练数据集来源，识别是否存在通过未授权爬取等手段获取非公开数据的行为，并依据《个人信息保护法》第十三条所规定的合法性基础逐一进行合规判断。其次，针对数据处理损害风险，审计主体应从预处理数据中随机抽取样本，利用数据质量分析工具量化标注错误率，评估此类偏差对数据真实性与一致性的负面影响，并通过访谈数据处理人员及调阅操作规范，核查是否建立数据清洗校验机制，以判断项目组是否具备有效的质量控制能力。再次，针对数据存储泄露风险，审计主体应运用技术测试与制度审查等方式开展审计。一方面，对数据库等存储系统开展加密策略扫描、漏洞检测及模拟渗透攻击，评估技术防护措施的有效性；另一方面，审阅数据存储安全管理制度，确认是否构建涵盖访问权限分级、操作日志审计、异常行为监测在内的纵深防御体系。最后，针对数据输出虚假风险，审计主体应设计覆盖典型场景的输入样本，检验模型输出是否存在事实性错误或依赖过时训练数据所产生的知识滞后问题，并同步审查模型更新与再训练机制，评判其能否通过数据定期迭代以有效管控输出内容的真实性与时效性风险。通过上述系统化的审计流程，可全面评估数据安全层的合规状态与风险防控水平，为人工智能系统的整体可信性提供底层保障。
图2数字化时代人工智能安全风险审计实施阶段运行框架
2.算法模型层审计实施
算法模型层审计主要围绕算法的可解释性、后门攻击及对抗性攻击三大风险展开，综合运用文档审查、技术测试与工具辅助分析等方法。首先，针对算法可解释风险，审计主体应要求开发团队提供模型决策追溯文档，核验其是否能够清晰阐释输出结果的生成逻辑，包括特征权重分配、关键推理链路等。此外，对于深度学习等复杂模型的解释问题，审计主体应引入可解释性人工智能工具，如LIME、SHAP等，进而对人工智能决策过程进行可视化和归因分析，以判断是否存在“黑箱”不可追溯问题以及能否有效定位根源。其次，针对后门攻击风险，审计主体应运用技术测试与流程审查等手段开展审计。一方面，借助逆向工程工具分析模型参数分布，或主动构建含触发模式的污染样本输入模型，观察其是否输出攻击者预设的错误标签；另一方面，审查训练数据来源、清洗流程及预训练模型供应链，评估是否存在恶意样本注入漏洞及由此引入的潜在后门威胁。最后，针对对抗性攻击风险审计，审计主体应区分模拟白盒、黑盒及灰盒三类攻击场景，分别生成对抗性样本，测试模型是否产生错误输出。此外，审计主体还应审查现有防御机制，如是否采用对抗训练、输入过滤等技术，并评估其针对不同攻击模式的鲁棒性和有效性。多视角开展算法模型层审计实践，可显著提升人工智能系统的透明度、安全性与抗干扰能力，为后续应用服务提供可信的算法基础。
3.应用服务层审计实施
应用服务层审计聚焦系统集成、人机协同与责任机制等关键维度，涵盖系统耦合性风险、人机交互风险与责任界定风险三大核心领域。首先，针对系统耦合性风险，审计主体应全面梳理应用服务与外部系统之间的耦合关系，绘制风险传导路径图，明晰依赖结构与潜在单点故障，并通过模拟底层组件故障，观察应用服务是否出现功能瘫痪、决策输出失真等连锁失效现象，进而评估人工智能系统故障隔离与恢复机制的有效性。其次，针对人机交互风险，审计主体应采用用户访谈与界面测试等方式，随机选取典型用户群体，深入了解其对人工智能输出结果的信任倾向，并评估交互界面设计的合理性，如风险提示是否显著，决策依据是否可查询，是否存在因界面诱导导致的认知偏差，以判断人机协同过程中的误操作风险。再次，针对责任界定风险，审计主体应开展多维度审查。一是审阅多方主体之间的权责划分协议，核验是否明确各类失效场景下的技术归因方式与追责路径；二是依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等现行法律法规，评估现有责任分配机制是否存在法律适配空白或权责比例模糊问题。通过系统化的应用服务层审计，可显著提升人工智能系统在复杂环境中的稳定性、人机协作的有效性与法律合规性，为其规模化应用提供可靠保障。
4. 社会伦理层审计实施
社会伦理层审计意在系统评估技术应用对社会基本价值观、公民权利及公共利益的实际影响，重点涵盖侵权风险、偏见风险与滥用风险三大核心维度。首先，针对人工智能侵权风险，审计主体应全面审查隐私保护机制的实际落地情况，包括数据脱敏技术的应用完备性、数据访问权限的精细化管理，以及是否存在因数据采集泛在化导致的未授权收集行为。此外，审计主体还应严格检查数据共享与流转流程，核验是否存在超出原始授权范围的第三方数据提供行为，以防范个人信息权益遭受侵害。其次，针对人工智能偏见风险，审计主体应运用技术分析与流程审查等手段，通过抽取关键决策数据，进行群体差异性统计，量化评估是否存在系统性歧视，并审阅训练数据集的构成与标注规范，识别其中是否隐含历史性歧视模式，进而评估去偏见技术措施的有效性。再次，针对人工智能滥用风险，审计主体应重点考察两项内容：一是关注伦理审查委员会的运作流程与决策记录，核验是否对人工智能技术的具体应用场景开展合规性与伦理影响评估；二是评估面向关键信息基础设施的人工智能应用是否具备足够的防护能力，能否有效抵御人工智能技术实施的规模化、自动化网络攻击。通过系统化、多手段结合的社会伦理层审计，可显著提升人工智能系统的合法性、公平性与社会责任履行水平，为其健康发展提供必要的伦理保障和治理基础。
(三)审计终结阶段
图3数字化时代人工智能安全风险审计终结阶段运行框架
1.审计底稿编制
数字化时代人工智能安全风险审计终结阶段运行框架如图3所示。审计底稿是承载全部审计证据、支撑审计结论、保障审计过程可追溯与可复现的核心载体，其质量直接决定审计结论的权威性与公信力。因此，科学编制人工智能安全风险审计底稿需严格遵循证据闭环、逻辑严谨与规范管理的核心原则。在人工智能安全风险审计底稿编制中，审计主体首先应基于人工智能安全下数据安全、算法模型、应用服务、社会伦理四类安全风险层面的审计活动，构建结构化底稿体系，全面归集人工智能安全风险审计程序执行记录、原始证据材料及初步分析结论，确保每一安全风险层面的审计工作均有完整记录支撑。其二，审计人员应依托数字化工具提升工作底稿的规范性，采用审计数字化平台实现人工智能安全风险审计底稿的结构化录入，通过时间戳、操作日志等技术手段保障工作底稿编制过程的真实性与不可篡改性。其三，为强化审计证据链的严密性，审计主体应采用数字化手段，对所有审计底稿材料进行统一索引编号，实现审计底稿材料与具体审计目标、风险点及后续报告发现的精准关联。其四，在审计证据归集基础上，审计主体应对发现问题进行初步提炼与定性，清晰阐述不符合项事实、违反的法规标准或内部规范，并依据预设的风险评估模型完成对人工智能安全初步风险等级评定。其五，完整的人工智能安全风险审计底稿需经过审计项目负责人或独立质量复核团队审查，重点核验审计程序充分性、证据相关性与可靠性、结论推导逻辑性及风险定级客观性，复核无误后按规范完成电子与纸质文件的安全归档，确保在规定保存期限内可满足内部复查、监管检查或司法取证的调阅需求。
2.审计报告输出
审计报告作为审计工作的最终成果，是向管理层、治理层及监管机构提交审计发现、结论与建议的正式文件，其精准化输出需聚焦内容结构化整合、建议可行性落地与结论权威性传递。人工智能安全风险审计报告输出应以审计底稿为坚实依据，构建逻辑清晰的正文体系，正文需要涵盖审计概况、分层级审计发现、风险评估及审计结论四大核心模块。首先，在人工智能安全风险审计概况方面，审计概况作为审计报告的基础指引模块，审计主体应清晰界定人工智能安全风险审计工作的核心边界与实施基础，以便为人工智能安全风险审计报告使用者及时建立认知框架。其次，在分层级审计发现方面，审计人员应将分层级审计发现模块作为人工智能安全风险审计报告的核心事实模块，紧密对接审计实施阶段的四大安全风险层，且在陈述审计发现时，突破现象罗列的局限，有针对性地剖析各类安全风险层面下的风险根源与潜在影响，助力报告使用者精准把握问题本质与严重程度。再次，在有关人工智能安全的风险评估方面，审计主体应在分层级审计发现的基础上，对人工智能的安全合规状况开展整体性、量化性评估。针对中高风险项目及重要发现，审计报告需要提出具体、可行、可衡量的整改建议，明确指向技术修复、流程优化、制度完善或人员培训等具体行动，并清晰界定唯一或主要责任人，避免责任模糊与推卸。最后，在审计结论方面，审计主体应基于既有充分证据、分层级审计发现及风险评估，对被审计人工智能系统的整体安全与合规状况作出明确评价，并正确确定审计结论。当审计结论确立后，审计主体需要按照既定授权范围，将人工智能安全风险审计报告精准分发给被审计单位董事会下的风险管理委员会或审计委员会，以及法规要求报送的监管机构，以确保决策主体与监督主体及时获取审计信息。
3.审计整改追踪
人工智能安全风险审计的实践推进需立足技术特性与治理逻辑，构建多维度协同的实施框架。鉴于人工智能安全风险兼具技术隐蔽性、制度适配性与人才依赖性的复合特征，有关人工智能安全风险审计的实践操作需突破单一维度的治理局限，应以技术工具为支撑、制度规范为保障、专业人才为核心，形成三位一体的人工智能安全风险审计实践路径体系。
(一)基于技术维度构建智能化、精准化的审计支撑体系
审计主体基于技术维度构建人工智能安全风险审计支撑体系，应以人工智能技术特性与安全风险规律为核心，依托技术工具与系统架构，打造覆盖人工智能全生命周期的审计技术支持体系。构筑技术层面下的人工智能安全风险审计支撑体系主要涵盖如下工作。
1. 强化技术工具在人工智能安全风险审计中的应用
强化数字技术工具在审计中的应用，需要结合数据安全、算法模型、应用服务、社会伦理等四类风险的特性，差异化配置数字技术工具，以支撑人工智能安全风险识别、并赋能审计实效。针对数据安全层风险，审计主体可采用数据质量检测、加密合规扫描等技术工具，支持人工智能数据安全风险的异常定位与虚假甄别；针对算法模型层面风险，审计主体可引入可解释人工智能工具、后门扫描工具等技术工具，以此赋能人工智能算法模型风险的决策追溯与鲁棒性验证；针对应用服务层面风险，审计主体应采用API漏洞扫描与故障注入测试等技术工具，支撑有关人工智能应用安全中的漏洞排查与风险评估；针对社会伦理层面风险，审计主体应采用偏见分析、隐私泄露追踪等技术工具，识别人工智能伦理安全中的算法歧视、算法滥用、算法偏见等问题。
2.构建一体化的安全审计中枢平台
该平台是实现智能化协作与关联分析的核心支撑，旨在通过有机整合审计数据、技术工具与取证流程，全面提升人工智能安全风险审计的质效。具体而言，人工智能安全风险审计中枢平台需要对接人工智能系统全生命周期接口，汇聚多源数据以支撑深度风险分析，并依托图计算等技术，精准揭示安全风险的传导路径，助力对安全风险根源的定位。同时，人工智能安全风险审计中枢平台集成了自动化任务引擎，支持审计任务链的动态编排，并结合机器人流程自动化技术实现证据的自动采集，从而在保障审计质量的同时，显著提升审计效率。
3.推动审计技术工具与法律法规的适配
推动人工智能安全风险审计技术工具与法律法规的深度适配，是支撑人工智能安全风险审计合法合规的核心前提，更是赋能人工智能安全风险审计结论具备法律效力与行业公信力的关键路径。上述二者的适配应以《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规及行业规范为根本遵循，并在此基础上，构建全链条适配体系与机制。
(二)基于制度维度构建规范化、协同化的审计管理体系
基于制度维度构建人工智能安全风险审计管理体系，核心是通过搭建“全流程规范框架、多主体协同机制、审计问责制度”的三位一体制度体系，为人工智能安全风险审计工作提供刚性约束与高效保障，最终实现审计活动有序开展、审计结果权威有效的目标。建立制度层面下的人工智能安全风险审计管理体系主要涵盖如下工作。
1.建立覆盖审计全流程的制度体系，筑牢审计工作的“标准根基”。全流程的制度规范体系应紧密融合审计准备、审计实施和审计终结三阶段，为人工智能安全风险审计提供系统的制度支撑，进而从源头保障审计工作的规范性。首先，在审计准备阶段，审计主体应制定标准化审前调查程序与审计方案编制模板，为人工智能安全风险审计奠定坚实的制度基础。其次，在审计实施阶段，审计主体应构建明晰的人工智能安全测试方法与取证标准，确保审计作业的科学性与可比性。再次，在审计终结阶段，审计主体应执行标准化的人工智能安全风险审计底稿编制制度和审计报告输出制度，推进对审计发现、风险评估与整改建议等方面的正确表述，进而明确不同风险等级的处置权限、整改时限与验收标准，并通过整改追踪制度进行监督，确保审计效能落到实处。
2.建立多方协同的审计管理制度，破解单一主体的“能力局限”。人工智能系统的安全风险具有跨层级传导、多环节渗透等特性，单一审计主体难以实现全维度审计覆盖，因此必须构建“内部审计自查、社会审计评价、政府审计监督”的多元协同格局。首先，承载人工智能系统开发与运营任务的审计客体应以内部审计为中心，建立全生命周期人工智能安全审查制度，并在内部审计主导下，定期对人工智能系统的安全风险开展全方位排查，提交人工智能安全风险审计报告。其次，社会审计机构作为独立于开发运营主体的专业力量，应积极参与至人工智能安全风险审计之中，尤其应聚焦内部审计未能充分覆盖的技术盲区与风险盲点，并在发挥自身优势的基础上，出具基于社会审计特色的人工智能安全风险审计报告。再次，国家审计部门应科学构建人工智能安全审计机制，全面制定人工智能安全审计制度，依据法律法规和相关政策，对人工智能系统的研发、应用及管理过程进行系统性监督和审查，确保人工智能系统的安全、可靠与可控。
3.建立权责清晰的审计问责制度，筑牢审计责任的“高压防线”。审计主体作为人工智能安全风险审计问责制度的核心推动者，应以系统性思维构建全流程责任管控制度。首先，审计主体应以制度形式明确人工智能安全风险审计中各环节的责任归属，依据法律法规与技术标准，对人工智能系统设计、开发、部署、运维等全生命周期的参与主体划定具体权责，确保职责到人、记录可溯，以便为审计问责提供清晰依据。其次，审计主体应建立严格的失责认定标准与程序化处理流程，将审计问责结果切实关联到处理处罚乃至法律追责之中，从而筑牢人工智能安全风险审计的刚性防线，保障人工智能安全风险审计制度和机制的有效运行。
(三)基于人才维度构建复合型、专业化的审计人才梯队
基于人才维度建设人工智能安全风险审计人才梯队是指以人工智能安全风险审计工作的技术复杂性、合规专业性与跨领域协同需求为导向，通过系统化的人才培养、选拔与配置，打造一支兼具技术能力、审计素养、合规认知的复合型人才队伍，其具体包括构建复合型知识能力体系、强化专业化职业素养、建立培养与激励体系三个方面。
1.构建复合型知识能力体系
复合型知识能力体系要求审计人员突破单一领域局限，形成跨学科知识储备。针对人工智能安全风险审计，审计人员不仅需掌握核心技术原理，熟悉自动化审计工具与技术检测方法，还要精通审计基础理论、流程规范与风险评估方法，以结合人工智能场景设计具有针对性地安全风险审计方案。通过技术能力与审计思维的深度融合，审计人员既能运用技术手段穿透人工智能系统“黑箱”，又能以审计视角精准识别技术表象下的安全风险与合规隐患。
2.强化专业化职业素养
针对人工智能安全风险审计，审计人员首先应深入掌握有关人工智能安全方面的法律法规，熟悉人工智能行业的监管政策与标准规范，以确保审计工作合法合规。其次，审计人员应树立人工智能伦理审计意识，具备敏锐识别算法歧视、算法偏见、数据滥用、隐私泄露等伦理风险的能力，能够从维护社会公平、保障公共利益的视角开展审计工作，进而推动人工智能技术实现负责任的创新发展。再次，审计人员应坚守审计独立性、客观性等原则，具备严谨的逻辑思维与风险判断力，以过硬的职业操守保障审计过程公正透明、审计结果真实可信。