问题，并根据教学需求的变化不断升级评价模型。例如，可以通过 设置 A/B 测试，对比不同算法或指标对评价结果的影响，优化系统 性能。最后，方案应重视数据的隐私与安全，严格遵守相关法律法 规，确保学生和教师的数据不被滥用或泄露。具体措施包括数据加 密存储、访问权限控制以及定期进行安全审计。通过以上原则的贯 彻实施，确保教学评价方案能够高效、科学地服务于教学实践，推 动教育质量的全面提升。 4.2 方案设计流程 定期进行权限审查，确保权限分配合理。  实施最小权限原则，即每个用户只能访问其工作所需的最少数 据。 此外，学校应建立数据泄露应急响应机制，以快速应对潜在的 隐私泄露事件。应急响应机制应包括以下步骤： 1. 发现并确认数据泄露事件。 2. 立即采取措施阻止进一步的数据泄露。 3. 通知受影响的用户和相关监管机构。 4. 对事件进行彻底调查，找出根本原因并采取纠正措施。 最后，学校还应定期组织数据安全与隐私保护培训，提高全体 并存 储在安全的离线或云存储中，以防止数据丢失。 在数据安全管理方面，建立数据安全审计机制，定期进行安全 审计和风险评估，及时发现并解决潜在的安全威胁。同时，制定详 细的数据泄露应急响应计划，确保在发生数据泄露时能够迅速有效 地采取应对措施，减少损失。 在技术层面，部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御 系统（IPS）等网络安全设备，实时监控和防御网络攻击。在系统 开发和应用

数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保 数据隐私和安全得到保护，防止泄露或未授权访问。训练所需病历数据及实际应用中 的敏感信息需进行严格脱敏处理和隐私保护。 在透明度和解释能力方面，医生作为专业人士，应对大模型“黑箱”性质加以关注。医 生和患者需理解并信任AI系统的 数据安全，本地化部署、数据加密、增强数据多样性等都是保障隐私和数据安全性的 重要措施。 在本地化部署与隐私计算方面，医疗大模型微调过程需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这可以确保模型在安全计算环境中运算，提高模型安全性，且不影响效 果。 在数据加密与匿名化方面，先进加密技术（如同态加密和多方计算）确保数据传输和 存储安全 域面临数据质量不足问题。训练数据 包括半公开数据（如医学知识库、知识图谱等）以及非公开数据（如临床脱敏数据、 电子病历、检测报告、医生反馈等）。使用这些数据训练大模型可降低内容失真、数 据安全和隐私泄露风险。 在规范开发与使用方面，大模型的开发者和使用者需遵守医疗数据隐私法律法规，如 HIPAA、GDPR等，确保数据处理和共享合法。进行伦理审查，保护患者和医疗从业 者权益。遵循伦理准则，优先考虑

推动教育高质量发展（通过现代信息技术驱动治理效能现代化 4）。 大模型为教育行业带来前所未有的发展。然而，也带来了一些不容忽视、亟待关注的问题，如人对技术的过度 依赖、人文关怀弱化、数据隐私泄露及教师角色异化等。在此机遇与挑战并存的发展潮流下，世界各国纷纷出 台国家数字化发展战略，规范技术发展路径，抢占未来发展先机，为大模型在教育领域的健康发展奠定了坚实 基础。 1.1 政策概述：世界各地人工智能赋能教育的政策 旨在敦促大学及高等专门学校制定关于在教学方面如何处理生成式人 工智能的指导方针，它明确指出了人工智能有效利用的益处（例如头 脑风暴、辅助信息收集等）和风险（例如在报告等中轻易使用、剽窃、 信息泄露、侵犯版权、输出不准确信息）。通知呼吁各教育机构主动应对， 并根据情况变化进行调整，同时强调了对学生进行人工智能素养教育 的重要性。 2023 年 9 月 联合国 教科文 组织 《教育和研究 人为本”为核心，制定政策保护数据隐私、促进公平、包容与多样性， 明确年龄限制与伦理要求。指南建议教育机构制定伦理和教学标准， 加强教师和学生的人工智能素养、学术诚信与版权意识，严防滥用和 数据泄露。指南还关注人工智能内容偏差等风险，鼓励多方合作，推 动人工智能促进创新教学，真正服务于教师、学习者和研究人员的全 面发展与权益保障。 2023 年 9 月 英国联 合信息 系统委 员会

7 ）显卡穿透技术使得 GVDI 可以流畅的运行 3D 类软件流畅运行， 4K 高清视频无损播放； （ 8 ）自动统计终端活跃度，显示上班在线时间、 下班在线时间； （ 9 ）离线锁定策略，保障数据不泄露； 02 智慧校园私有云解决方案 1 2 3 4 5 6 7 多重数据安全保障， 360 度保障数据安 全 多种登录模式（公共、专 用、多用户模式）适应不 同办公场景需求，降低设 应用服务器 管理员 管理成本高 维护与扩展困难 病毒、攻击、信息泄露 故障频繁 系统版本众多、数据分散 高耗能 集中存储 集中运算 集中管理 集中维护 升级 管理员 云服务器 CPU 、内存、显卡、 操作系统、存储…… 多种登录桌面方式 云计算模式 管理成本高 维护与扩展困难 病毒、攻击、信息泄露 故障频繁 系统版本众多、数据分散 高耗能 集中存储 集中运算 集中管理

强化学习，使得系统可以根据实时反馈不断优化其生成策略， 提供更符合临床实际的定制化内容。  隐私保护与合规性：随着数据隐私和医疗合规要求的严格，AI 技术逐步强化对数据的安全处理能力，例如通过差分隐私技术 确保患者信息不被泄露，同时遵守国家和地区的相关法律法 规。 依托以上技术趋势，当前中医院门诊病历自动生成系统的构建 方案将更加具有可行性与实操性。以下是一些具体的实施方案要 素： 1. 数据采集：设计多样化的数据采集方式，整合病历、影像、检 细说明数据的用途、 保存期限及其权利。 其次，在数据处理和存储方面，需采取合理的技术措施保障数 据安全。这包括但不限于：  数据加密：在传输和存储过程中对敏感数据进行加密处理，防 止数据泄露。  访问控制：严格限制对此类数据的访问，仅允许获得授权的人 员进行操作。  数据脱敏：在使用数据进行模型训练时，通过脱敏处理消除患 者的身份信息，例如使用伪名化技术或数据聚合，确保无法追 在进行系统集成后，还需进行全面的测试工作。测试项主要包 括：  功能测试：确保每个接口功能正常，数据传输无误。  性能测试：评估系统在高并发情况下的稳定性和响应速度。  安全测试：检查数据传输的安全性，确保重要信息不被泄露。  兼容性测试：确保系统能够与现有的医疗信息系统顺利对接。 通过上述措施，将数据接口与系统集成进行规范化和系统化， 确保中医院门诊病历自动生成系统的顺利实施和高效运行，为患者 提供更便利高效的就医体验。

在设计教育 AI 大模型的过程中，数据隐私与安全是一个不可 忽视的重要环节。由于教育领域内涉及大量的个人敏感信息，包括 学生的学习成绩、行为习惯、心理健康状态等，为了保护这些信息 不被滥用或泄露，必须采取一系列切实可行的措施。 首先，数据收集过程中应遵循最小化原则，仅收集为模型训练 所必需的信息，避免冗余数据的存储。同时，在收集数据之前，需 要明确告知用户数据的用途、存储时限以及其相关的隐私权利，确 为了有效保护数据，以下措施应得到实施：  加密存储：所有敏感数据必须进行加密，并采取基于角色的访 问控制，确保只有授权用户才能访问相关数据。  定期审计：对数据访问和处理行为进行定期审计，以检测和防 止潜在的数据泄露风险。建立异常行为报表机制，实时监控数 据使用情况。  数据最小化原则：在数据收集和使用过程中，遵循数据最小化 原则，仅收集和处理实现教育目的所必要的数据量，避免过度 收集。  数据生 90-100”）而不是具体的分数。  伪匿名化：使用伪标识符代替用户的真实身份标识，确保在数 据分析中，无法直接将数据与特定用户关联起来。  计算加密：对存储的数据进行加密，可以确保即使数据存储被 泄露，未经授权者也无法对其进行解读。 数据的数据集在使用前应经过严格的访问控制，仅限受信任的 工作人员和系统访问，通过权限控制与监视机制减少数据接触的范 围。 “ ” 在数据共享与使用的环节，必须确保遵循

识错误 DeepSeek 网站声 明 错误原因 偏见与歧视 如果训练数据集中存在偏见或不公平因素 ，那么 由 AI 做出的决策也可能带有类似的倾向。 隐私泄露 AI 系统需要大量的个人数据进行训练 ，这可能 导致用户隐私信息泄露 ，或敏感文件被上传。 （一） 常见问题 - 人工智能伦 理问题 （二）合理应用 - 教师如何合理应用 控制好课堂教学应用 但在课堂教学中 ，在数据资源有限的情况下

特征提示词”，模型可能会产生涉及敏感、有害以及虚假等信息，甚至导致幻象产生[29]， 可能会误导公众或患者，干扰医疗决策，因此现阶段还不具备显示临床工作所需的精 准度，存在一定内容安全风险。另外，如若大模型在遇到算法攻击挑战、数据泄露及 数据投毒等数据安全场景时，产生的内容给用户带来的风险不可小觑。医疗领域与广 大群众的生命安全息息相关，如果出现上述安全问题，那将带来不可挽回的结果。 4.3 伦理与法律层面 近年来，各行 型这一新领域来说，在行业规范和法律约束层面还较为欠缺，因此可能会加剧医疗领 域的不平等性。大模型需要大量的医疗数据来训练模型，但这些数据可能包含个人敏 感信息，如病历、遗传信息等，如果这些数据泄露或被滥用，将对患者的隐私造成严 重威胁。另外，如果大模型在医学诊断或治疗中出现错误或误导，可能会对患者造成 伤害或延误治疗，这将涉及到法律责任和伦理责任的界定。大模型生成的内容也可能 涉及到医

基础制度、基本国策 上升为法律 第二十一条 国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列 安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改  （一）制定内部安全管理制度和操作规程，确定网络安全负责人，落实网络安全保护责任；  （二）采取防范计算机病毒和网络攻击、网络侵入等危害网络安全行为的技术措施；  （三）采

值 ，下线长期未使用的文档 高效排障 进行业务系统对接分析和监控告警，再 通过链路追踪，快速排障 安全审计与预警 通过统计异常登录、下载量剧增等 异常行为进行监控告警，及时发现 数据泄露风险 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 19 以“数据”和“知识”双擎驱动智慧校园， 释放 高校数据价值 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 资料 业务数据 1 . 影像资料 语音资料 图片资料 OA 附件 营运域 高并发： 日活用户 1W+ 同时在线用户 1000+ 安全合规： 防非法访问，防病毒 ，防丢失 ，防泄露，保证内容合规 性 以“数据”和“知识”双擎驱动智慧校园，释放高校数据价值 高校用户分布： 用户数量级在 1W-20W+ 管理层 管理及服务人员 高校教师，科研人员 高校学生 AnyShare