标签：合规

2026-03-08andy阅读(218)评论(0)

如何构建具备全链路可追溯性的MLOps流水线以满足AI审计与合规要求 随着《欧盟AI法案》等监管条例的落地，AI系统的合规性已从“可选项”转变为“必选项”。审计机构通常要求开发者证明模型决策的可解释性、数据的合法性以及开发过程的可复现性。本...

2026-02-22andy阅读(355)评论(0)

背景 随着《个人信息保护法》等法规的完善，开发者在处理用户数据（如人脸、语音、健康数据）时面临巨大的合规压力。传统的云端训练需要将原始数据上传服务器，这存在严重隐私风险。端侧训练（On-device Learning）技术通过在用户手机本地...

2026-02-14andy阅读(276)评论(0)

设计面向高管的AI合规仪表板，其核心挑战不在于前端美观，而在于如何将MLOps（如模型漂移、性能衰减、偏见指标）的复杂技术数据，转化为简单、可量化的业务风险指标（Compliance Risk Indicators, CRIs）。高管需要快...

2026-02-12andy阅读(423)评论(0)

联邦学习（Federated Learning, FL）被设计用于解决数据孤岛问题，允许在不共享原始数据的前提下训练全局模型。然而，即使是模型参数的梯度信息，也可能通过复杂的重构攻击（Reconstruction Attacks）和成员推断...

2026-02-10andy阅读(459)评论(0)

在医疗健康领域，AI模型的部署面临比通用AI更严格的挑战，主要是围绕《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）、《通用数据保护条例》（GDPR）等合规性要求。核心在于：如何确保病人数据的隐私性（Privacy），同时维护诊断模型结果的可审计性...

2026-02-08andy阅读(451)评论(0)

在现代 MLOps 实践中，模型资产的合规性和可解释性变得越来越重要。无论是为了满足内部审计要求还是遵循外部监管法规（如欧盟的《人工智能法案》），为每个模型版本提供一份详尽的合规文档（通常称为 Model Card）是必不可少的。然而，手动...

2026-02-07andy阅读(291)评论(0)

引言：从抽象原则到可执行代码 AI伦理和合规性（如欧盟的《AI法案》、各类数据隐私条例）往往以高层次的原则（如公平、透明、可解释性）出现。对于基础设施工程师和MLOps团队而言，挑战在于如何将这些抽象的法律或政策要求，转化为部署管线中可测试...

2026-01-24andy阅读(319)评论(0)

AI系统的生命周期合规（AI Governance Compliance）是现代MLOps基础设施中不可或缺的一部分。随着法规（如欧盟的AI Act）的收紧，确保模型在数据采集、训练、测试到部署的各个阶段都满足公平性、透明度、稳健性及数据隐...