算法工程师安全自评估 160 项指标逐行核查 Checklist
发布时间：2025-08-27
一、为什么必须做安全自评估？
现在算法已经深入金融风控、医疗诊断、智能交通这些关键领域，但随之而来的风险也越来越突出 —— 比如用户数据泄露、模型被对抗攻击篡改结果、代码里藏着未修复的漏洞，这些问题一旦爆发，不仅会造成业务损失，还可能违反法规。
《数据安全法》《个人信息保护法》还有算法备案的要求都很明确，咱们算法工程师作为技术落地的关键角色，不能等出了问题再补救。通过系统化的自评估提前找出风险点，既能保证技术合规，也能给算法应用加上一道安全防护网。
二、核心核查 Checklist（160 项）
下面分 5 个核心模块整理了 160 项核查指标，每一项都标注了具体要求，大家可以直接对照着填核查结果（打√或填状态）。
（一）数据安全模块（30 项）
数据是算法的基础，从采集到销毁的全流程都要盯紧，这部分重点查 30 项内容：
（二）模型安全模块（40 项）
模型是算法的核心，从设计到退役的每一步都可能有风险，这部分重点查 40 项：
（三）代码安全模块（25 项）
代码是算法落地的载体，漏洞往往藏在细节里，这部分重点查 25 项：
（四）部署运行安全模块（35 项）
算法上线后不是万事大吉，运行过程中的安全更要盯紧，这部分重点查 35 项：
（五）合规性模块（30 项）
法规是底线，这部分重点查 30 项合规要求，确保算法应用不踩红线：
三、Checklist 怎么用？（实操指南）
光有清单不够，得知道怎么落地，这里给大家整理了具体用法：
1. 多久查一次？
- 月度自查：不用全查，重点盯高频风险项 —— 比如数据加密有没有失效、API 接口鉴权有没有问题，花 1-2 小时就能搞定；
- 季度全面核查：160 项指标全部过一遍，每一项都要确认，最后形成核查报告（注明通过项、不通过项、整改计划）；
- 专项核查：重大版本更新前、新业务上线前，额外查一次相关模块（比如新业务用到医疗数据，就重点查数据安全和合规性）。
2. 查到问题怎么改？（5 步整改流程）
- 标记问题：在 Checklist 里把 “不通过” 的项标出来，写清楚问题具体是什么（比如 “依赖包有 2 个高危漏洞未修复”）；
- 找根因：别只看表面，要挖根本原因 —— 比如 “依赖包漏洞” 可能是因为没定期扫描，而不是忘了修复；
- 定方案：针对根因出整改方案，要明确谁来改、什么时候改完 —— 比如 “每周五下午用 OWASP 工具扫依赖包，高危漏洞 24 小时内修复，由开发组长负责”；
- 验结果：整改完要重新核查，确认问题解决 —— 比如漏洞修复后，再扫一次确认没有高危漏洞；
- 存记录：把核查表、整改方案、验证结果都归档，万一后续有审计，能拿出来证明。
3. 指标能自己调吗？
当然可以，不同行业、不同技术场景，风险点不一样，大家可以这么调整：
- 按行业加指标：做金融的可以加 “反欺诈算法合规性核查”，做医疗的加 “病历数据隐私保护专项核查”；
- 按技术加指标：如果用生成式 AI，要加 “prompt 注入防护核查”“生成内容合规性检查”；
- 按业务减指标：如果算法不用跨境数据，“跨境数据合规” 相关的指标就可以暂时不用查。
四、实操案例：遇到问题怎么处理？
给大家举个真实案例，方便理解怎么用 Checklist 解决问题：
问题：模型训练数据没做去标识化
- 核查结果：× 不通过（对应数据安全模块第 5 项）；
- 实际情况：采集了一批医疗数据，直接用来训练模型，数据里还留着患者的完整身份证号；
- 根因分析：数据预处理时忘了做去标识化，也没人做数据抽检；
- 整改方案：用差分隐私工具脱敏身份证号（只留前 6 位和后 4 位，中间用 * 代替），以后预处理完要抽样 10% 检查；
- 验证过程：脱敏后抽 100 条数据，人工看有没有完整身份证号，再用隐私计算工具测脱敏合规性；
- 归档记录：把脱敏前的数据样本、脱敏后的样本、工具检测报告，都存在项目的安全文件夹里。
五、最后说两句
这 160 项指标覆盖了算法从数据采集到模型退役的全生命周期风险，不是说要大家花很多时间去查，而是要把核查变成日常工作的一部分 —— 写代码时想想有没有漏洞，部署前看看有没有合规风险，慢慢就成习惯了。
技术在变，风险也在变，大家要定期更新 Checklist，别让指标过时。毕竟安全不是一次性的事，而是持续优化的过程，只有把每一个小风险都堵住，算法应用才能走得稳、走得远。
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