企业使用AI时，如何评估AI工具的安全性？
员工上传客户资料、合同、代码或经营数据时，企业应关注哪些数据泄露风险？
核查数据收集、存储与使用规则
企业应确认AI工具会收集哪些数据、数据存储位置、保留期限、加密方式，以及数据是否会被用于模型训练。对于客户信息、商业机密和源代码等敏感内容，应优先选择支持数据隔离、关闭训练、权限控制和数据删除的产品，并通过脱敏、匿名化等方式降低泄露风险。
面对供应商提供的安全宣传材料，企业可以通过哪些信息验证其真实安全水平？
审查认证、测试报告与安全机制
企业可要求供应商提供ISO 27001、SOC 2等认证资料，以及渗透测试、漏洞管理、事件响应和灾难恢复相关文件。同时了解供应商是否支持多因素认证、单点登录、操作日志、角色权限管理，并在合同中明确安全责任、漏洞修复时限和事故通知要求。
如果AI输出虚假信息、不当建议或带有偏见的内容，企业应如何控制业务影响？
建立输出审核与人工复核机制
企业应根据使用场景评估错误输出可能造成的财务、法律、声誉和客户权益风险。涉及医疗、金融、法律、人事决策等高风险业务时，不宜直接采用AI输出，应设置人工复核、事实验证、敏感内容过滤和结果追踪机制，并保留关键决策记录。
在正式采购或大规模部署前，怎样通过测试发现权限滥用、数据泄露等问题？
通过受控试点验证实际风险
企业可在隔离环境中开展试点，使用模拟数据测试提示词注入、越权访问、敏感信息输出、账号共享、接口滥用和日志完整性。测试结果应形成风险清单，并根据风险等级制定修复措施、使用限制和上线条件，未达到安全标准的工具不应接入核心系统。
当企业把数据提交给外部AI平台时，如何避免违反隐私、知识产权或行业监管要求？
开展合规评估并明确合同责任
企业应识别适用的数据保护、网络安全、行业监管和跨境传输要求，确认上传内容已取得合法授权。采购合同应约定数据所有权、知识产权归属、分包商管理、数据删除、审计权和违约责任。涉及个人信息或重要数据时，还应由法务、合规和安全团队共同审核。