专题·个人信息保护 | 大模型时代个人信息泄露风险、治理困境与数据销毁合规路径研究
随着生成式人工智能的规模化部署，数据驱动范式正深刻重塑内容生产、知识服务与产业生态。大模型对海量训练数据的高度依赖，以及其参数黑盒化、能力涌现等特性，不仅颠覆了传统数据应用模式，也让传统数据销毁、信息清除与个人信息保护机制面临结构性失效。传统安全体系以“边界防护+明文删除+介质销毁”为基础，依托文件删除、硬盘格式化、纸质销毁等方式即可实现信息清零。但在大模型隐式编码、参数记忆、概率生成的技术机理下，原始数据即便已完成前端删除、介质销毁与脱敏处理，仍可能以权重参数、特征碎片与序列记忆的形式留存于模型体系中，导致以“告知—同意”和显性数据清除为核心的传统隐私保护范式适用性大幅受限。因此，亟须从治理理念、数据销毁技术迭代、工具升级与法律法规完善等层面，系统性应对大模型时代新型个人信息泄露风险，构建适配AI场景的训练数据全生命周期销毁与遗忘机制。
个人信息保护 | 大模型时代个人信息泄露风险、治理困境与数据销毁合规路径研究
一、风险识别与挑战剖析
近年来，以ChatGPT、深度求索（DeepSeek）及千问（Qwen）系列为代表的大模型，在自然语言处理与生成任务中取得显著进展，并加速向各垂直行业渗透。然而，实证研究表明，大模型在训练过程中容易形成对敏感数据的“非预期记忆”，即便原始文件、涉密资料与用户数据已被企业常规销毁清理，模型依然可留存数据特征与完整序列，构成隐蔽的隐私泄露风险。例如，2024年，研究人员通过特定查询从ChatGPT中成功提取出数百条包含姓名、电话与邮箱的真实训练数据；2025年，Google Gemini被曝存在“零点击”数据泄露漏洞；2026年，安全研究人员在“龙虾”（OpenClaw）中识别出多处高危信息泄露漏洞。这些案例充分证明，传统的文件删除、硬盘销毁、数据擦除手段已无法适配大模型场景，个人信息保护正面临来自技术机理层面的新型泄露冲击。
在传统信息安全框架下，个人信息泄露多源于结构化数据库批量窃取、越权访问等显性漏洞，泄露数据多为可直接读取的明文数据，企业可通过介质销毁、数据覆写、涉密清理等方式阻断风险。但大模型将海量训练数据的分布特征、文本序列与隐私信息，压缩编码至千亿级参数体系中，通过概率推理完成内容生成。这种“隐式编码—模型记忆—概率复现”的全新机制，让大量已被销毁的原始数据仍可通过模型记忆被逆向还原，攻击路径从传统的显性数据窃取，转向更为隐蔽的隐式记忆还原。当前学术界已识别出两类高危隐私攻击，直接突破传统数据销毁的防护边界：成员推理攻击（MIA）与训练数据提取攻击（TDEA），从“数据是否参与训练”与“原始内容完整还原”两个维度，形成新型隐私泄露闭环。
（一）成员推理攻击：身份归属的统计学暴露，突破传统销毁溯源体系
成员推理攻击是指攻击者通过查询目标大模型，依托输出概率分布、置信度、损失值等细微统计差异，推断特定数据样本是否参与模型训练的隐私攻击方式。不同于传统攻击窃取明文数据，其核心危害在于：即便企业已对原始涉密文件、用户资料、业务数据完成合规销毁与清零，攻击者仍可判定该数据曾被模型收录记忆，间接推导个体隐私特征。传统数据销毁仅能清除终端与服务器明文数据，无法抹除模型参数中的统计记忆，形成“数据已销毁、痕迹仍留存、隐私可推断”的合规漏洞。
在医疗、金融等高敏感场景中，该风险尤为突出。2025年针对临床问答模型Llemr的研究证实，攻击者可精准推断特定患者病历是否参与训练，即便对应病历文件已完成涉密销毁，仍可泄露个体就诊与疾病信息；在金融风控领域，攻击者可通过成员推理判定用户信贷数据是否纳入训练集，突破传统数据销毁与脱敏机制，造成信用隐私泄露。
（二）训练数据提取攻击：原始信息逐字还原，彻底颠覆传统销毁逻辑
训练数据提取攻击的核心危害，是能够从大模型参数中逆向还原已被人工销毁的原始训练数据。大模型预训练过程中，未充分脱敏的隐私数据、涉密文档、用户信息会被隐式编码至参数空间，即便企业完成文件删除、硬盘覆写、介质粉碎等合规销毁操作，模型记忆仍可完整留存原始文本序列。依托黑盒提示词诱导、白盒梯度反演等攻击手段，攻击者可逐字还原身份证号、联系方式、隐私对话与涉密资料，彻底击穿传统数据销毁的安全底线。
Google DeepMind 2025年针对LLaMA系列模型的测试证实，大量已被企业清理销毁的隐私数据、代码文件与唯一识别信息，仍可被完整提取复现。同时，此类攻击门槛低、可复制性强，一旦销毁失效、记忆泄露，隐私数据可被无限传播扩散，溯源阻断与二次销毁难度极大。
二、法律规制与治理框架：数据销毁合规的适配短板
面对大模型新型泄露风险，以《个人信息保护法》为核心的合规体系，在AI数据销毁、模型遗忘、事后清零等场景存在明显适配短板，传统数据销毁规则难以覆盖模型层记忆风险。
（一）“告知—同意”局限与数据销毁溯源困境
现行合规体系依托“告知—同意”规则，搭配事后数据删除、介质销毁、信息清零实现隐私保障。但大模型训练数据多源于海量爬取、开源语料与第三方数据集，数据来源分散、流转链条冗长，不仅难以落实逐一告知同意，更导致数据销毁溯源失灵：个体请求删除个人信息时，企业可销毁前端明文数据与存储介质，但无法精准清除模型参数中的隐式记忆，引发“物理销毁完成、模型记忆留存”的合规矛盾，传统删除权、销毁义务难以落地。
（二）责任界定模糊与模型销毁机制缺失
大模型生态涉及数据提供、模型训练、微调部署、API调用等多方主体，传统“谁处理、谁负责”的规则难以界定模型记忆泄露责任。当前合规体系仅规范原始数据销毁、介质销毁，尚未建立模型级数据销毁、定点遗忘、参数清零的强制标准。一旦发生记忆泄露，企业已完成的传统销毁操作无法作为合规免责依据，用户举证难、溯源难、维权难，行业整体缺乏AI专属的数据销毁治理规范。
三、前沿探索与国际经验：AI数据销毁合规的全球趋势
全球各国已针对大模型隐私风险重构治理体系，核心趋势是将数据销毁、模型遗忘、全生命周期清零纳入AI合规体系。欧盟《人工智能法》要求基础模型建立全流程数据治理机制，不仅要落实原始数据销毁，更需建立训练日志追溯与模型记忆清理机制；新加坡AI Verify框架将“模型数据清零能力、定向遗忘效果”纳入合规核验；美国通过行业规范，强制企业对训练集中的个人敏感信息开展前置剔除与事后模型销毁清理，构建“原始介质销毁+模型记忆清除”的双重防护体系，为我国AI数据销毁合规建设提供重要借鉴。
四、权利保障与社会共治：构建大模型专属数据销毁与防护体系
立足国内合规框架，需构建“传统介质销毁+模型记忆清零+全流程管控”的立体治理体系，补齐大模型场景下的数据销毁短板，实现技术、制度、生态协同共治。
（一）技术防护：升级AI适配型数据销毁与遗忘技术
突破传统文件删除、硬盘覆写、介质粉碎的单一销毁模式，推动隐私增强技术与模型销毁深度融合。在训练阶段，依托差分隐私注入噪声，弱化模型对单条敏感数据的记忆能力，从源头降低销毁压力；采用联邦学习实现“数据不动模型动”，减少集中数据存储与后续销毁工作量。在事后合规场景中，研发落地精准机器遗忘算法，无需全量重训即可定向剔除模型对特定个人信息、涉密数据的记忆，实现“原始介质销毁+模型参数清零”双重合规，彻底解决传统销毁不彻底的痛点。同时部署输出过滤与安全网关，拦截恶意提取已销毁数据的攻击行为。
（二）制度设计：建立大模型数据销毁全生命周期合规机制
将数据销毁合规贯穿模型预训练、微调、部署、迭代全流程，建立专项风险评估与第三方审计制度。要求企业报备完整数据谱系，对涉密、隐私数据落实前置剔除、中期管控、事后定向销毁机制，明确模型记忆清零的合规标准。创新责任分担机制，针对原始介质销毁、模型记忆清理的不同环节界定主体责任，配套AI隐私责任险，化解新型泄露风险带来的合规压力。
（三）社会共治：构建行业AI数据销毁自律生态
强化企业主体责任，推动行业协会出台《大模型训练数据销毁与模型遗忘自律规范》，统一AI场景数据销毁流程、标准与核验体系。搭建隐私安全沙盒与红蓝对抗平台，常态化开展数据提取、成员推理攻击测试，核验模型销毁清零效果。同时提升用户数字素养，赋予用户隐私查询、数据删除、模型遗忘申请权限，形成企业合规销毁、监管动态核查、社会监督赋能的多元共治格局。
大模型时代隐私风险的核心矛盾，是传统数据销毁手段的局限性与AI模型记忆长效留存性之间的结构性矛盾。成员推理、训练数据提取等新型攻击，彻底打破了“文件删除、介质粉碎即完成销毁”的传统安全认知，让大量已合规销毁的隐私数据再次面临泄露风险。新时代个人信息保护，不能局限于传统涉密载体与文件销毁，更需延伸至模型参数、训练记忆与算法机理层面。通过技术迭代升级AI专属数据销毁与机器遗忘能力，通过制度完善全生命周期销毁合规体系，通过社会共治筑牢行业自律底线，方能平衡AI创新与隐私安全，构建可追溯、可清零、可兜底的合规生态，为数字智能产业高质量发展筑牢安全根基。
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