2023年8月6日，国家标准《信息安全技术 机器学习算法安全评估规范》（GB/T 42888-2023）由国家标准化管理委员会正式发布，将于2024年3月1日起正式实施。
目的与价值
目的：指导机器学习算法的提供者保障算法的生存周期安全，同时也为机器学习算法的安全评估提供参考。
现实价值：
提高安全性与可靠性：确保机器学习算法在设计、开发、部署、运行等各个阶段的安全性和可靠性。
数据保护与隐私：强调个人信息的保护，减少数据泄露和滥用的风险。
算法透明度与公正性：通过要求公开算法的基本原理和运行机制，提高算法的透明度，促进公平合理的使用。
标准化与指导：为机器学习算法的开发、应用提供标准化的指导和参考，促进行联通大流量卡业内的健康发展。
促进创新与应用：通过确保算法安全和可靠，提升社会对机器学习技术的信任度，促进其在更广泛领域的应用和创新。
主要技术内容
涵盖了机器学习算法的全生命周期内的安全要求，包括设计、开发、验证、部署、运行、维护升级、退役下线等阶段。这些要求旨在确保机器学习算法的安全、可靠和公正，防止数据泄露、误用和滥用，以及确保算法的健壮性和透明度。
范围与定义：明确机器学习算法及其提供者的定义，包括各类算法推荐服务和算法生存周期的详细解释。
通用条款：包括对算法环境安全的要求、数据访问控制策略、加密保护措施，以及个人信息的处理和保护。
设计开发阶段：关注训练数据的选择、安全检测、多途径数据标注、数据标注环境控联通大流量卡制、算法指标确定（如可用性、可靠性指标）、算法模型健壮性的提升，以及设计安全应急处置机制。
验证确认：涉及对训练与测试数据的重复性检测、算法的抗攻击测试（包括物理世界和数字世界攻击）、保密性措施，及算法模型健壮性的验证确认。
部署运行：涉及减少算法的逆向风险、设置运行时数据的安全机制、输入数据的格式和大小限制、算法安全性的分析与记录、算法模型备份还原能力。
维护升级：关注算法升级的安全校验机制、模型参数和配置文件的及时更新、备份还原机制。
退役下线：包括设置算法退役下线的规则、销毁安全域外的数据、数据无法恢复的措施、涉及个人信息的处理。
机器学习算法服务安全要求：覆盖算法服务功能的全面梳理、基本原理公示联通大流量卡、算法安全评估（包括安全风险、可用性、可靠性、健壮性等）、个人信息的安全管理、用户申诉和投诉处理等。
附：《信息安全技术 机器学习算法安全评估规范》主要内容
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