随着数字政府建设的纵深推进，政务数字人已广泛应用于政务咨询、业务办理、政策解读等核心场景，成为提升政务服务效能的重要载体。然而，政务数字人在交互过程中涉及海量公共数据与公民隐私信息，其信息安全与合规性直接关系到政务公信力。《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法规明确要求，具有舆论属性或社会动员能力的政务数字人需履行备案手续，其中敏感信息防控体系建设是备案审核的核心指标。10万词级敏感信息拦截库作为政务数字人信息安全的基础支撑，其科学构建与动态运维成为政务数字人备案合规的关键保障。
一、政务数字人备案的核心要求与敏感信息防控诉求
政务数字人备案并非简单的资质审核，而是对其全生命周期信息安全能力的系统性评估。根据《生成式人工智能服务安全基本要求》及地方政务数字人应用规范（如《政务服务大厅人工智能(AI)数字人应用规范》），备案需提交安全自评估报告、算法备案材料、数据安全保障方案等核心文件，其中敏感信息识别与拦截能力是审核的重中之重。
从备案要求来看，政务数字人敏感信息防控需满足三重核心诉求：一是覆盖全面性，需精准识别政治敏感、个人隐私、涉密有害等多类风险信息，尤其要防范“低级红高级黑”等复杂政治表述错误；二是响应时效性，需实时拦截交互过程中的敏感信息，避免违规内容传播；三是追溯可查性，需建立拦截日志与审计机制，确保防控过程可追溯、可监管。深圳福田区、河南省等地的政务智能设备备案细则进一步明确，未建立完善信息安全防控体系的政务数字人将不予备案，已投入使用的需暂停服务并补充整改，这凸显了敏感信息防控在备案流程中的“一票否决”属性。
二、10万词级敏感信息拦截库的构建逻辑与核心架构
10万词级敏感信息拦截库的构建需立足政务场景特殊性，以“政策合规为核心、技术适配为支撑、动态迭代为保障”，形成“分类分级-多源采集-精准标注-智能匹配”的全流程构建体系，区别于通用互联网场景的拦截库。
（一）分类分级：锚定政务场景核心风险维度
基于《网络安全法》《个人信息保护法》及政务服务规范，10万词库需构建“三级五类”分类体系，确保风险覆盖无死角。一级风险（高致命性）包括政治敏感信息（如国家领导人姓名职务、主权问题相关表述、反动言论等）、涉密信息（如政务内部代号、保密级别表述），每类关键词不少于200个；二级风险（中高风险）涵盖个人隐私信息（如身份证号、手机号、家庭住址等，需配套正则匹配规则）、涉暴涉黄涉赌等违禁信息；三级风险（潜在风险）包括封建迷信、虚假政务信息、伦理争议表述等。针对政务场景特性，特别增设“政务专属敏感词子集”，涵盖政策文件编号、机构专属称谓、未公开财政数据等内容，确保适配政务数字人交互场景的特殊性。
（二）多源采集：保障词库规模与权威性
10万词库的数据源需兼顾权威性、全面性与时效性，主要来源于四大渠道：一是国家及地方政务法规文件，如国务院办公厅关于政府网站与政务新媒体的检查指标、政务数字人应用规范等，提取合规性敏感词；二是历史违规案例数据库，整合政务服务领域过往信息泄露、表述错误案例中的敏感词汇；三是动态网络风险信息，通过舆情监测工具抓取新兴网络敏感词、热点事件相关风险表述；四是行业标准词库，参考政务大脑、政务AI写作工具的专用词库，补充政企专属词条。采集过程中需建立数据源审核机制，确保开源词库附带许可协议、自采词库提供完整采集记录，保障词库合法性。
（三）技术支撑：实现精准匹配与高效响应
10万词级词库需突破传统关键词匹配的局限性，构建“关键词+语义+上下文”的多层次匹配体系。技术架构上，采用BERT+CRF深度学习模型优化语义识别能力，解决孤立关键词误判问题，例如区分“群众聚集反映诉求”与“煽动群众聚集”的语境差异；通过AC自动机算法提升匹配效率，确保单节点QPS达到10万+，满足政务数字人实时交互需求；配套建立词库压缩存储机制，将10万词库内存占用控制在200MB以内，适配政务终端设备的资源限制。同时，搭建多模态识别接口，实现文本、语音、图像中敏感信息的协同拦截，覆盖政务数字人“语音交互+视觉呈现”的全场景。
（四）动态运维：适配政策与风险变化
敏感信息风险的动态性决定了词库需建立常态化更新机制。参考大模型备案对关键词库的要求，10万词库需每周至少更新一次，及时纳入新兴网络流行语、政策调整相关表述、敏感事件衍生词汇；建立“政策响应绿色通道”，当国家出台新的政务服务规范或信息安全法规时，24小时内完成相关词汇的增补与审核。同时，构建“拦截-申诉-复核-优化”的闭环机制，通过人工抽检（随机抽取4000条交互数据，合格率≥96%）与技术抽检（抽取10%数据，合格率≥98%）监控误报率，确保误报率低于0.1%，避免过度拦截影响政务服务效率。
三、备案导向下拦截库与政务数字人的协同落地路径
10万词级敏感信息拦截库并非孤立存在，需深度融入政务数字人的备案全流程，形成“备案前置规划-备案材料支撑-备案后运维监管”的协同体系。
（一）备案前置：将词库建设纳入政务数字人设计阶段
在政务数字人研发初期，需同步开展词库需求分析，结合其应用场景（如社保咨询、企业注册、政策解读）细化敏感词子集。例如，社保服务类数字人需重点强化身份证号、社保编号等隐私信息的拦截规则；政策解读类数字人需补充政策术语合规表述词库，防范表述偏差。将词库构建方案纳入政务数字人技术参数文档，作为备案申请的前置材料，确保从源头满足备案的信息安全要求。
（二）备案材料：以词库验证报告强化合规性证明
在备案材料准备阶段，需提交基于10万词库的安全测试报告，包括测试题集、拦截效果分析等核心内容。测试题集需覆盖全部31种安全风险类别，其中A.1/A.2类高风险类别每个至少50题，其他类别至少20题，总规模不少于2000题；拦截效果分析需明确词库对各类敏感信息的拦截率（要求≥99%）、误报率等关键指标，作为安全自评估报告的核心附件，提升备案审核通过率。
（三）备案后监管：依托词库实现动态合规管控
完成备案后，需将词库纳入政务数字人的日常运维体系，通过拦截日志实时监控交互风险。建立词库操作审计机制，将词库更新、规则调整等记录纳入区块链存证，确保操作可追溯；每季度结合用户反馈与监管要求优化词库规则，将优化结果同步报送备案主管部门，形成“备案-运维-更新-报备”的闭环管理。同时，配合监管部门的随机抽检，提供词库拦截记录与优化报告，保障政务数字人长期合规运行。
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