解读

面试官想验证三件事：

1. 合规红线意识：是否第一时间把“停止侵害”置于“排查技术”之上；
2. 跨部门协同能力：能否在分钟级拉通安全、法务、客服、公关、研发、数据与监管接口人；
3. 数据-模型闭环思维：止血之后如何定位数据泄露根因、快速补洞并沉淀可复用的风控模块。
   回答必须体现“先合规、再技术、后复盘”的中国监管语境，同时给出可落地的SOP与量化指标。

知识点

1. 《个人信息保护法》第57条：发生或可能发生泄露时，平台应立即补救并通知履行个人信息保护职责的部门及个体。
2. 《数据安全法》第29条：建立数据安全事件应急预案，分级分类响应。
3. 央行《个人金融信息保护技术规范》（JR/T 0171-2020）：银行卡号、身份证号均属C3 类敏感信息，泄露即属重大事件。
4. 算法备案与生成式AI监管：生成内容出现敏感信息需在5 个工作日内向属地网信办报告。
5. 数据-模型闭环：召回率、误报率、PII（个人敏感信息）命中率、RLHF 奖励模型修正。
6. 事故分级：P0（已外泄且可定位到个人）、P1（已外泄但去标识化）、P2（仅内部日志可见）。
7. 黄金 15 分钟原则：业务先降级，模型先熔断，法务先上报。

答案

我将按“15-30-60-24” 紧急时间窗推进，并同步启动三级响应：

1. 0-15 分钟：止血
   a. 触发 P0 熔断：通过配置中心一键关闭该模型所有对外服务，保留影子模式写日志；
   b. 通知 SOC（安全运营中心）与法务，同步至公司数据安全委员会微信群，10 分钟内完成口头报备；
   c. 客服脚本：对同一 session 用户主动弹窗告知“系统正在升级，请勿继续输入敏感信息”，降低次生泄露。

2. 15-30 分钟：定位与封存
   a. 拉通数据、算法、SRE 成立“战时小组”，用 traceId 定位泄露样本来源：
   – 若来自训练语料，立即把含该身份证号/银行卡号的 shard 从在线特征库剔除，并计算影响面；
   – 若来自用户本轮输入的上下文记忆，检查是否因长上下文窗口被强制召回；
   b. 封存原始日志与模型快照，写入只读 COS 桶，供后续司法鉴定。

3. 30-60 分钟：合规上报
   a. 法务按《个保法》57 条拟正式报告，30 分钟内提交至属地网信办与人民银行分支机构；
   b. 若涉及 5 万条以上或特别敏感信息，同步准备材料向省级以上监管部门做 24 小时内书面报告；
   c. 对内发布“红线通报”，禁止员工在社交媒体讨论细节。

4. 1-24 小时：修复与验证
   a. 技术修复：
   – 数据层：用正则+NER+校验位算法（Luhn）重新扫描全量语料，建立 C3 类敏感信息黑名单；
   – 模型层：在奖励模型里加入“泄露 PII 即负分”样本 5k 条，启动 RLHF 热更新；
   – 输出层：部署基于 DLP 的二次过滤网关，对生成内容实时脱敏，误杀率目标 <0.5%。
   b. 业务验证：灰度 5% 流量，跑 6 小时，监控 PII 命中率为 0 方可全量。

5. 24 小时后：复盘与沉淀
   a. 产出 5W2H 事故报告，量化指标：泄露条数、影响用户数、召回时长、熔断时长、误杀率；
   b. 把“敏感信息泄露”纳入月度 OKR 风险池，KR1：PII 召回率≥99.99%，KR2：应急演练覆盖率 100%；
   c. 将 DLP 网关与熔断开关做成可插拔组件，沉淀到 AI 中台，供兄弟业务线复用，降低后续合规边际成本。

通过以上步骤，既满足监管“立即采取补救措施并报告”的刚性要求，也用最短时间恢复业务，同时把单点事故转化为平台级风控能力。

拓展思考

1. 如何设计“可验证的脱敏”而非简单掩码？
   可引入同态加密或令牌化（Tokenization）技术，使模型在训练与推理阶段只接触令牌，业务侧需要真实数据时再经 HSM 解密，实现“模型可用不可见”。

2. 若泄露源自第三方插件调用，责任如何切割？
   产品需在合作协议中明确“数据处理器”与“数据控制者”角色，发生泄露时由插件方 2 小时内提供溯源日志，否则触发高额违约金与先赔机制，降低平台连带责任。

3. 怎样把“隐私合规”做成差异化竞争力？
   将应急演练与 ISO 27701 认证结果产品化，前端展示“隐私守护分”动态评级，让用户实时感知脱敏水位，既提升品牌信任，又反向驱动技术持续投入。