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随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施，大模型上线备案成为企业合规运营的核心环节。其中，敏感词库建设与拦截关键词列表管理直接关系内容安全红线，今天我们就来详细解析一下大模型备案的这一部分，希望对想要做备案的朋友们能有所帮助。

一、备案制度背景及法律法规

法律框架

1. 由《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》构成基础法律三角
2. 网信办等七部门《生成式人工智能服务暂行办法》明确内容审核义务
3. 《互联网信息服务深度合成管理规定》细化算法备案要求

备案核心目标

1. 防范生成暴力、恐怖、歧视等违法内容
2. 保护用户隐私与知识产权
3. 维护意识形态安全与社会稳定

二、敏感词库的构建内容

大模型的敏感词库通常涉及以下内容：

1. 暴力恐怖类：如 “*害”“爆*”“恐怖袭击” 等描述暴力行为或恐怖场景的词汇。
2. 色情低俗类：包括 色情图片、链接、描述文字露骨的情色描写语句、“低俗” 等相关词汇。
3. 毒品违法类：各种毒品名称及其变体形式，如 “海*因”“*麻”“摇头丸” 等。
4. 网络欺凌类：辱骂攻击他人的侮辱性词汇，以及恶意传播谣言的行为特征表述相关词汇。
5. 不良诱导类：过度消费引导词汇；早恋鼓吹言论；厌学辍学煽动言辞 等。
6. 政治敏感类：反政府组织活动线索提示字眼，如 “颠覆政权”“分裂国家”“煽动叛乱” 等，以及涉及敏感政治事件、人物或话题的词汇。
7. 宗教极端主义类：与宗教极端组织、极端思想传播相关的词汇，以及宣扬宗教极端主义的内容。

三、拦截关键词机制的技术要求

动态对抗策略

1. 谐音/拼音识别：如"VX""薇❤"等变体拦截
2. 上下文关联分析："价格跳水"结合"股票推荐"触发预警
3. 多模态内容筛查：图文组合规避检测的情况处理

分级拦截体系

1. 一级拦截：直接屏蔽并记录日志（如涉恐内容）
2. 二级拦截：内容替换+人工复核（如部分低俗用语）
3. 三级拦截：风险提示+用户确认（如涉及反政活动）

合规性验证

1. 每月压力测试：模拟10万+违规请求检验拦截率
2. 误伤率控制：正常内容误拦率需低于0.1%
3. 日志留存：完整记录处理记录备查，保存期≥6个月

四、企业备案实操要点

材料申报重点

1. 取得ICP经营许可证
2. 提交词库分类逻辑说明文档
3. 提供近三个月拦截数据统计
4. 附算法模型训练数据合规证明

持续合规管理

1. 每季度更新词库并提交变更说明
2. 重大节日/事件期间启动强化过滤模式
3. 建立用户举报-复核-反馈闭环机制

大模型备案不是简单的技术适配，而是AI企业践行科技向善的必经之路。随着《人工智能示范法（专家建议稿）》等新规酝酿，建议企业提早做备案，早日抵达安全合规范围。