私有化部署风险检查清单（管理层版）

为什么管理层需要关注部署风险？

AI 私有化部署不仅是技术决策，更是业务风险管理决策。数据泄露、权限失控、模型偏差等问题可能导致严重的商业损失和监管处罚。本清单帮助管理者在部署前、部署中、运营期系统性地识别和控制风险。

一、数据安全风险（权重：★★★★★）

部署前检查

• ☐ 已完成企业数据资产分级（公开/内部/机密/绝密）
• ☐ 已明确哪些数据可以输入 AI 系统，哪些绝对不行
• ☐ 已评估数据存储位置是否符合《数据安全法》和《个人信息保护法》要求
• ☐ 已确认 AI 系统不会将企业数据传输至外部服务器

运营期检查

• ☐ 数据传输全链路 TLS 1.3 加密
• ☐ 静态数据 AES-256 加密存储
• ☐ 已设置数据保留策略（对话记录、日志的留存期限）
• ☐ 已建立数据销毁流程（员工离职、项目结束后的数据清理）

二、访问控制风险（权重：★★★★★）

• ☐ 已实施 RBAC（基于角色的访问控制），不同层级看到不同数据
• ☐ 已对接企业现有身份认证系统（LDAP / SSO / Active Directory）
• ☐ 管理员权限已限制为最小必要集合
• ☐ 已启用多因素认证（MFA）保护高权限操作
• ☐ 已设置异常登录检测和自动锁定机制

三、审计追踪风险（权重：★★★★）

• ☐ 所有用户操作均留有完整日志（who-what-when-where）
• ☐ AI 模型的每次推理都可溯源（输入-输出-依据）
• ☐ 日志存储独立于 AI 系统，防止篡改
• ☐ 已建立定期审计机制（建议：月度自查 + 季度外审）
• ☐ 审计日志满足等保二级/三级要求

四、模型治理风险（权重：★★★★）

• ☐ 已评估模型输出的准确性和一致性（建议：准确率 > 95%）
• ☐ 已设置模型输出的人工复核机制（尤其对外发布的内容）
• ☐ 已建立模型更新的审批流程（谁可以更新？更新前需要什么测试？）
• ☐ 已评估模型潜在偏见风险（性别、年龄、地域等维度）
• ☐ 已建立"模型出错"的应急响应预案

五、业务连续性风险（权重：★★★）

• ☐ 已评估 AI 系统宕机对业务的影响程度
• ☐ 已建立 AI 系统不可用时的人工降级预案
• ☐ 已设置系统监控告警（GPU 利用率、响应延迟、错误率）
• ☐ 已制定数据备份和灾难恢复策略
• ☐ 已与供应商签订明确的 SLA（服务等级协议）

下一步行动建议

建议管理层在每次部署前完成此清单的逐项确认，未通过的项目应制定整改计划和责任人。TokenStar 安全团队可提供一对一的风险评估咨询服务，帮助企业建立符合行业合规要求的 AI 治理框架。