TC260-PG-2026NA 网络安全标准实践指南 ——人工智能训练数据清洗安全指南 （征求意见稿 v1.0-202601） 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》） 是全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”） 秘书处组织 包含违反社会主义核心价值观的、歧视性的内容，不存在商 业违法违规、侵犯他人合法权益的现象，提升模型抵御对抗 性风险、满足特定服务类型的安全需求的能力。本文件给出 了训练数据清洗活动的安全原则、风险识别维度、清洗方法 和实施流程，适用于各类需要对训练数据进行清洗活动的主 体。 IV 目 录 1 范围 ...................................................... ................... 1 3 训练数据清洗安全原则 ....................................................... 2 4 风险识别维度 ............................................................... 3 5 清洗方法 .........................

64 0.76 0.86 0.88 0.92 硝酸 0.51 0.67 0.78 0.85 0.89 0.92 总计 50.85 66.22 72.90 100.51 113.18 138.50 清洗液 0.22 0.28 0.34 0.39 0.44 0.47 增速 30.23% 10.07% 37.89% 12.60% 22.38% NMP 0.12 0.18 0.27 0.45 0.68 功能湿电子化学品 • 复配类：显影液、剥离液、蚀刻液、稀释液、清洗液、再生剂等 资料来源：兴福电子招股说明书、国海证券研究所 湿电子化学品是湿法工艺制程中使用的各种液体化工材料 湿电子化学品又称超净高纯电子化学品 ，属于电子化学品领域分支 ，是微电子 、光电子湿法工艺制程（主要包括湿法刻蚀 、清洗 、显影 、 剥离 等环节）中使用的各种液体化工材料 ，是电子信息行业中的关键性基础化工材料。 蚀刻液 清洗液 光刻胶配套试剂 稀释液 显影液 正 / 负胶显影液 剥离液 正 / 负胶剥离液、剥离清洗液 资料来源：隆众咨询、国海证券研究所 湿电子化学品可划分为通用及功能湿电子化学品 按照组成成分和应用工艺不同 ，湿电子化学品分为通用湿电子化学品和功能湿电子化学品两大类：通用湿电子化学品一般为单组份 、单功能、 被大量使用的超净高纯试剂 ，常用于湿法工艺中的清洗 、显影等工序

数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 数据资源目录及标准存储(分布式方案) 数据资源目录的建设需建立在《财政基础数据规范》及《财政标准存储规范》 基础上，按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储，供形成进一步的主题分析资源库使用，最终实现深层次的数据分析、 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池，也可以是原始生产库，甚至是非 数据转换是进行数据的清洗和汇总的工作，得到符合数据分析在维度和口径等 方面要求格式的数据，为查询分析做准备；数据转换平台提供对明细数据库的 清洗和汇总以及对已汇总数据的二次清洗。 3.3.5.1 转换设置 在数据转换平台中，转换设置实现四个功能：参数设置、元数据定义、清洗规 则设置、汇总规则设置。 1) 参数设置 本模块中主要功能是设置转换平台的公共参数，例如转换执行频率参数、清洗/ 汇总库参数等。 在元数据定义模块定义内容包括：数据源表名称、数据源类型、服务器地址、 数据库名、用户、口令、物理表名称、备注等。 3) 清洗规则设置 清洗规则模块中设置清洗规则名称、清洗源表、清洗目标表物理表名、目标表 数据项定义、清洗规则等。根据设置的清洗目标表物理表名和定义的数据项创 建维护清洗目标物理表。初始创建规则时，默认将清洗源表结构数据项定义复 第 27 页 制到目标表数据项定义中。 4) 汇总规则设置 汇总规

数据的冗余和不一致。 通过数据清洗技术，可以去除传感器采集中的异 常值、缺失值和错误数据，确保每一条数据的准确性。 数据标准化则确保不同来源和不同格式的数据能够统 一到一个标准，从而便于后续分析和处理。如表 1 所示， 针对监测数据中的噪声，采用滤波和去噪算法可进一 步提高数据的可靠性和稳定性。 表 1：煤矿安全监测系统数据治理实验数据 监测设备 监测参数 原始数据值 清洗后的数 据值 数据格式 所示。 在数据处理方面，利用大数据平台的强大计算能 力，结合数据清洗、去噪和标准化技术，确保采集的 数据符合预设的质量标准。通过构建统一的数据处理 框架，将不同来源和类型的数据进行整合，形成具有 高度一致性的可用数据集。 表 2：基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化实验数据 具体数据处理过程如下： 1、数据清洗与去噪 数据清洗的目标是去除异常值、缺失值、冗余数 据以及噪声等，以确保数据的准确性和一致性。这里 方 法 。 假 设 我 们 有 一 个 原 始 数 据 集 ，清洗后的数据 。 1.1 去噪方法（例如 Kalman 滤波） Kalman 滤波是一种最优估计算法，能够有效去除 数据中的噪声，其基本公式为： 其中： 为当前状态的估计值； 监测设备 监测参数 数据采集 频率 (Hz) 采集数据 范围 数据处理方法 清洗后的 数据值 预测结果 风险评 估等级 数据来源 传感器 A 气体浓度

方法。 ● 能力目标 ● 素养目标 1. 能够分析在宴会各环节中餐饮物资损耗的风险点， 并提出防控措施。 2. 能够设计、填写物资管理、损耗等相关表格。 3. 能对不同类型的餐饮物资进行清洗、消毒并保养。 1. 具有卫生意识，具备饮食卫生安全管理素养。 2. 具有标准化工作意识，养成遵守规范的良好职业习 惯。 3. 具有成本控制意识，树立绿色发展理念。 任务一 大型宴会餐具使用与管 请按照宴会餐具流 转过程，分析可能产生餐具损耗的风险点，提出防控措施，指定相关管理表格，形成《大型宴会餐具损耗控制方案 》。 操作要求 1. 了解在大型宴会中物资领用——使用——收撤——清洗——回收的全过程。 2. 按照大型宴会餐具流转过程，将学习者分为传菜组、服务组、清洁组、库管组 4 个小组。 3. 库管组根据工作范畴，编写餐具领用交接、餐具进出库明细、餐具物资盘点等相关管理表格。 餐厅物资的清洁与保养 案例导入 观看某酒店餐具清洗视频资料，并回答问题。 引导问题： 请观看教材视频资料 （ 1 ）餐具清洁流程包括哪些步骤？ （ 2 ）清洁后的餐具应达到什么标准？ 01 餐具的卫生标准 餐具卫生对于食品安全只管重要。总体来 说，餐具需要做到无油腻、无污渍、无水迹、 无细菌。 餐具的清洗流程 02 用刮铲、 刷子或其他工 具刮除盘、碗

全网搜索 智能分析 融合应用 聚 构建全面的数据汇聚机 制，对多源异构数据进 行采集，与业务实现分 层管理 管 实现数据的清洗、分类、 转换、关联，并按照业 务领域构建数据模型 理 梳理行业管理的数据， 形成数据脉络，理清 数据现状和数据需求 用 数据治理最终价值体 现，通过数据共享开 发赋能应用创新 支持多级目录创建和管理，助力组 织数据资源的分类和梳理。 数仓建模 • 支持通过可视化配置的方式进行数据 模型构建，简单高效。 • 在不同层级，支持数据清洗、事实维 度建模、指标汇总等数据模型构建， 内置 10+ 种数据清洗规则。 • 支持数据血缘， 满足数据溯源的需求。 指标设计 • 通过原子指标、业务限定、统计周期、 统计粒度的组合，进行可视化指标设 计。实现命名规范、口径一致的统计 来自不同业务系统的数据，存在标准不一 致、指标口径不一致的问题。基于数据标 准，进行多源数据的融合和清洗，及规范 化建模，有助于提升组织的数据质量和协 同价值。 整合数据资源，统一数据标准，构建规范化的数据模型，统一指标口径，消除 数 据的不一致性，提高组织的数据质量，使数据资产价值最大化。 • 数据标准建设与应 用 • 数据清洗 • 规范化的数据建模 • 指标管理 治理平台 : 数据治 理

....21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理..............................................................................25 2.2.1 数据去重... 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：  数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。  数据清洗与预处理：通过去重、缺失值填充、异常值处理等操 续模型训练的效果。因此，设计一套高效、可扩展的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，已成为提升人工智能应用水平的关键。 在实际操作中，知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储和检索等多个环节，每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如，数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题，数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案，直接影 响到最终模型训练的成果。 为了应对上述挑战，本项目旨在设计一套全面的知识库数据处

.........................................................................................49 6.2 数据清洗与预处理............................................................................................... 取套利机会；机器学习和深度学习模型则能够从大量历史数据中自 动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤：  数据收集与清洗：获取高质量的市场数据，并对数据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计 Transformer 架构，能够灵活应对不同的市场场景和需求。 在股票量化交易中，DeepSeek 技术的应用主要体现在以下几 个方面：  数据预处理：DeepSeek 提供了一套完整的数据清洗和特征工 程工具，能够自动识别并处理缺失值、异常值，同时生成丰富 的技术指标和市场信号。例如，通过计算移动平均线、相对强 弱指数（RSI）等传统指标，并结合市场情绪分析，生成多维 度的特征向量。

电力监控 保护测控 能源供应 电力运维 巡检计划 消缺管理 智能巡检 电能质量 电能质量监测 电能质量分析 电能质量报警 数据层 数据处理 数据采集 数据检查 数据清洗 数据计算 数据分析 数据存储 Redis MongoDB MySQL 数据交互 MQTT Socket API 中间库 OPC 公有云 / 私有云 / 局域网 感知层 智能物联网感知平台 电、水 10 带锯 电、水 11 预清洗机 电、水 12 切片机 电、水 13 制绒清洗机 电、水 14 扩散炉 电 15 刻蚀机 电、水 16 烧结炉 电 17 PECVD 及尾气处理设备 电、水 18 印刷机 电 19 烘干炉 电 20 石墨舟清洗烘箱 电 21 电池测试分选仪 电 22 焊接机 电 23 层压机 电 24 玻璃清洗设备 电、水 25 空压机 电 26  倒角机综合电耗  带锯综合电耗  预清洗机综合电 耗  清洗机综合电耗  切片机综合电耗  硅片分选包装设 备综合电耗 电池工序  制绒清洗机综合 电耗  扩散炉综合电耗  刻蚀机综合电耗  PECVD 及尾气处 理设备综合电耗  印刷机综合电耗  烘干炉综合电耗  烧结炉综合电耗  石墨舟清洗烘箱 综合电耗  电池测试分选仪 综合电耗

架 构建立各层次的数据库模型及关联关系。 13 数据初始化 在完成 XX 气象大数据数据资源层数据建模的基础 上，按要求配置数据抽取任务将数据自动增量抽取 进入气象大数据资源数据库，对数据进行清洗、关 联。 14 数据汇聚 搭建成熟、稳定的数据汇聚工具对数据进行自动采 集，并实现气象大数据数据资源层各库之间的数据 流转；建设可视化平台对数据抽取、规则定制、运 维等提供可视化操作工具。 立各层 次的数据库模型及关联关系。 2.2 数据初始化 在完成 XX 气象大数据数据资源层数据建模的基础上，按要求配 置数据抽取任务将数据自动增量抽取进入气象大数据资源数 据库，对数据进行清洗、关联。 第 5 页 共 114 页 序号 建设项目 项目内容 2.3 数据汇聚 搭建成熟、稳定的数据汇聚工具对数据进行自动采集，并实现 气象大数据数据资源层各库之间的数据流转；建设可视化平台 2.1 大数据基础中间件 在完成大数据平台存储环境、基础分布式计算环境搭建后，需要进一步丰富应用中间件， 实现各个系统在大数据环境中的统一整合，包括实时流式数据处理、业务数据同步、数据可视 化清洗、数据可视化大屏等；通过业务应用中间件系统的建设，提升业务系统大数据应用能力。 1.2.1.1 分布式计算服务化引擎 分布式计算引擎，为数据处理提供了弹性、容错、高可用的环境，但对于需要实时大数