摘要：人工智能应用的普及推动了数据价值释放,但数据在采集、传输、使用全流程中泄露风险剧增。动态数据脱敏技术作为实时防护手段,可根据访问场景、用户权限动态调整数据呈现形态,从源头阻断泄露路径。本文系统梳理了适配AI场景的动态数据脱敏核心技术,解析技术原理,构建“感知—决策—执行—审计”闭环信息安全架构,为AI应用数据安全防护提供技术支撑。

　　关键词：人工智能；数据泄露；动态数据脱敏；信息安全架构；实时防护

　　1动态数据脱敏核心技术及原理

　　1.1基于规则引擎的动态脱敏技术

　　1.1.1技术架构

　　由“规则定义模块—字段识别模块—脱敏执行模块”组成[1]。规则定义模块支持用户配置多维度脱敏规则,涵盖数据类型（如身份证号、手机号、人脸特征）、访问主体（如内部员工、外部合作方）、访问场景（如实时查询、批量导出）；字段识别模块通过特征匹配（如正则表达式）与语义分析,定位待脱敏数据字段；脱敏执行模块根据匹配规则实时处理数据[2]。

　　1.1.2关键原理

　　（1）规则建模。采用“条件—动作”二元模型构建规则库。设条件集合C={C_1,C_2,C_3},其中C_1为数据类型（如身份证号用正则表达式^d{17}[dXx]$标识）,C_2为访问主体权限等级（如L1-L5,等级越低权限越窄）,C_3为访问操作类型（如“查询”“导出”“修改”）；动作集合A为脱敏算法（如替换、截断、加密）。规则表示为R:CtoA,例如“当C_1=身份证号、C_2=L3、C_3=查询时,A=保留前6后4位,中间用*替换”。

　　（2）实时匹配。当AI应用发起数据访问请求时,系统提取请求特征（数据字段、访问主体、操作类型）,与规则库进行模糊匹配（匹配阈值设为0.9,即90%特征一致则触发规则）。匹配过程采用哈希索引加速,将规则条件转换为哈希值存储,请求特征哈希后快速定位候选规则,再通过精确比对确定最终执行规则,确保匹配延迟低于100ms,满足AI应用实时性需求。

　　1.2基于AI语义理解的动态脱敏技术

　　1.2.1技术架构

　　包含“语义训练模块—实时分析模块—自适应调整模块”[3]。语义训练模块基于标注数据集（含各类数据字段及脱敏需求）训练BERT-LSTM混合模型；实时分析模块利用预训练模型解析访问请求上下文语义；自适应调整模块根据语义分析结果动态优化脱敏策略[4]。

　　1.2.2关键原理

　　（1）语义特征提取。将数据访问请求文本（如SQL查询语句、API调用参数）转换为词向量,输入BERT模型获取上下文依赖特征,再通过LSTM网络捕捉序列语义关联。设输入文本序列为T={t_1,t_2,...,t_n},BERT输出每个词的上下文向量V={v_1,v_2,...,v_n},LSTM通过门控机制更新隐藏状态h_t=sigma(W_h[h_{t-1},v_t]+b_h),最终输出语义特征向量F=h_n,实现对访问目的（如用于模型训练、用于报表统计）、数据用途（如作为输入特征、作为验证样本）的精准识别。

　　（2）自适应脱敏。基于语义特征向量F,通过Softmax函数计算脱敏策略概率分布P(A|F)=frac{e^{W_a F+b_a}}{sum_{ain A}e^{W_a F+b_a}},选择概率最高的脱敏算法A^*。同时,引入强化学习机制,以“数据可用性—安全性平衡”为奖励函数（R=alpha S-beta U,其中S为脱敏后数据安全性评分,U为数据可用性评分,alpha、beta为权重系数,均设为0.5）,根据用户反馈（如“脱敏后数据无法满足模型训练需求”）动态调整模型参数,使脱敏策略在安全与可用间持续优化。

　　1.3基于差分隐私的动态脱敏技术

　　1.3.1技术架构

　　由“隐私预算分配模块—噪声注入模块—隐私验证模块”构成。隐私预算分配模块根据数据敏感度与访问频率分配epsilon值（隐私预算,越小隐私保护越强）[5]；噪声注入模块生成符合拉普拉斯分布的噪声并注入数据；隐私验证模块验证脱敏后数据是否满足epsilon-差分隐私要求。

　　1.3.2关键原理

　　（1）隐私预算动态分配。采用贪心算法分配全局隐私预算epsilon_{total}。首先,计算数据字段敏感度S(d)（基于数据泄露后果评分,1~10分,分数越高敏感度越高）与访问频率f(d)（单位时间内访问次数）,定义优先级P(d)=S(d)times f(d),按优先级从高到低分配预算,高优先级数据分配epsilon(d)=frac{P(d)}{sum P(d)}timesepsilon_{total},确保高敏感、高访问频率数据获得更强隐私保护。

　　（2）噪声注入机制。对数值型数据（如用户行为评分、模型预测概率）,通过拉普拉斯机制注入噪声Y=X+Lap(Delta f/epsilon),其中X为原始数据,Delta f为函数敏感度（即数据变化对输出的最大影响）,Lap(lambda)表示参数为lambda的拉普拉斯分布[6]。对类别型数据（如用户性别、地域）,采用指数机制选择近似最优类别,确保脱敏后数据仍能保持统计特性,满足AI应用对数据分布的需求,同时避免个体信息泄露。

　　2适配AI应用的数据安全架构

　　2.1架构总体设计

　　构建“四层防护+两中心”架构,覆盖AI应用数据“采集—传输—存储—使用”全生命周期,四层分别为感知层、决策层、执行层、审计层,两中心为安全管理中心、应急响应中心,各组件协同实现动态脱敏与数据安全防护。

　　2.2各层功能与技术实现

　　2.2.1感知层：数据访问实时监测

　　（1）功能。实时采集AI应用数据访问行为、数据流转路径、环境特征（如访问IP、设备指纹）,为后续决策提供数据支撑。

　　（2）技术实现。部署轻量化监测Agent（支持Docker容器化部署,适配AI服务器、数据中台）,采用流处理框架Flink实时接收访问日志,提取关键特征（访问主体ID、数据标识、操作类型、时间戳）,通过Kafka消息队列传输至决策层,监测频率设为1次/s,确保无行为遗漏。

　　2.2.2决策层：脱敏策略智能生成

　　（1）功能。基于感知层数据,结合动态脱敏技术,生成精准脱敏策略[7],确定是否脱敏、采用何种脱敏算法、脱敏程度。

　　（2）技术实现。集成规则引擎、AI语义模型、差分隐私预算分配模块。规则引擎优先匹配预定义规则,若规则未覆盖,调用AI语义模型分析访问上下文；对需高隐私保护的场景（如AI模型训练数据共享）,触发差分隐私模块分配预算。决策过程采用并行计算架构,多模块同时处理请求,决策延迟控制在200ms内,保障AI应用流畅运行。

　　2.2.3执行层：脱敏操作实时落地

　　（1）功能。根据决策层输出的脱敏策略,对数据进行实时处理,确保输出数据符合安全要求,同时不影响AI应用功能。

　　（2）技术实现。部署脱敏网关（串联于AI应用与数据源之间）,支持SQL解析、API拦截、文件流处理。对数据库访问,通过解析SQL语句定位数据字段,嵌入脱敏函数执行处理；对API调用,拦截请求参数与返回结果,实时替换敏感信息；对文件传输（如CSV训练数据集）,按字段逐行脱敏后再传输。执行层采用硬件加速（如GPU并行处理）,支持每秒1000条以上数据记录的脱敏处理。

　　2.2.4审计层：安全行为全程追溯

　　（1）功能。记录脱敏操作日志、数据访问轨迹、策略调整记录,实现安全事件可追溯、可审计[8],为后续优化提供依据。

　　（2）技术实现。采用区块链技术构建审计账本,节点包括安全管理中心、AI应用服务器、数据源服务器,确保日志不可篡改。日志内容包含访问主体、脱敏策略、原始数据哈希、脱敏后数据哈希、操作时间,支持按时间、主体、数据类型多维度查询,同时定期生成审计报告（每周1次）,分析脱敏策略有效性（如规则匹配成功率、脱敏后数据泄露事件发生率）。

　　2.3两中心协同机制

　　2.3.1安全管理中心

　　（1）核心功能。负责架构全局管控,包括脱敏规则更新、AI语义模型迭代、隐私预算调整。建立规则管理平台,支持管理员可视化配置规则；设置模型训练任务（每月1次）,用新增标注数据更新BERT-LSTM模型；根据审计报告调整隐私预算分配权重,优化高敏感数据防护策略。

　　（2）协同逻辑。接收审计层日志与报告,分析当前防护短板（如某类数据脱敏规则匹配率低）,向决策层推送优化指令,实现“监测—分析—优化”闭环。

　　2.3.2应急响应中心

　　（1）核心功能。处理脱敏失效、数据泄露预警等安全事件。建立事件分级机制,按泄露风险分为一级（高风险,如原始隐私数据直接输出）、二级（中风险,如脱敏后数据可逆向还原）、三级（低风险,如部分敏感字段未脱敏）。

　　（2）协同逻辑。接收感知层异常行为告警（如脱敏后数据哈希与原始数据哈希相似度超过90%）,自动触发对应级别响应：一级事件立即阻断数据访问,通知管理员介入；二级事件暂停相关脱敏策略,重新评估决策逻辑；三级事件推送优化建议至安全管理中心,实现快速处置,降低泄露影响。

　　3结语

　　动态数据脱敏技术通过规则驱动、AI语义理解、差分隐私等手段,实现了AI应用数据的实时、精准防护,有效防范了数据泄露。构建的“四层防护+两中心”信息安全架构,将动态脱敏技术融入数据全生命周期,形成从监测到响应的完整防护体系。未来可进一步探索量子加密与动态脱敏的融合应用,提升极端场景下的数据安全防护能力,为人工智能应用的安全发展提供更坚实的技术保障。

参考文献

　　[1]科技行者.卢森堡大学RLDP实现隐私保护AI训练突破[EB/OL].

　　[2]光明网.合规治理|数据脱敏技术应用与展望[EB/OL].

　　[3]王健.动态数据脱敏关键技术及在大数据安全中的应用研究[D].北京:北京邮电大学,2023.

　　[4]DWORK C.Di■erential Privacy:A Survey of Results[C]//International Conference on Theory and Applications of Models of Computation.Springer,Berlin,Heidelberg,2008:1-19.

　　[5]李静,张伟,刘杰.基于BERT-LSTM的敏感数据语义识别与动态脱敏方法[J].计算机工程与应用,2024,60(12):135-142.

　　[6]国家市场监督管理总局,国家标准化管理委员会.信息技术安全技术数据脱敏指南:GB/T 29246-2017[S].北京:中国标准出版社,2017.

　　[7]陈阳,李明.面向AI训练的差分隐私预算动态分配算法研究[J].计算机研究与发展2025,62(3):589-602.

　　[8]中华人民共和国全*人民代表大会常务委员会.中华人民共和国个人信息保护法[Z].2021-08-20.