orange_skillshub/algorithm-filing/SKILL.md

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name	description	trigger
algorithm-filing	互联网信息服务算法备案辅助工具。支持生成模式和审查模式，帮助用户撰写和检查《算法安全自评估报告》（优先生成合成类/深度合成）。	算法备案 算法安全自评估 生成备案报告 检查备案报告 审查备案报告

互联网信息服务算法备案 Skill

触发条件

当用户提及以下任一内容时调用本 skill：

• "帮我写/生成算法备案报告"
• "帮我检查/审查算法备案报告"
• "算法安全自评估"
• "算法备案"

模式识别

首先判断用户意图：

• 生成模式：用户提供了 PRD、流程图、安全机制文档、隐私政策、第三方协议等材料，要求产出报告。表现为：用户在描述功能/算法/产品，或粘贴了相关材料。
• 审查模式：用户直接粘贴了一份已写好的报告，要求检查问题。表现为：用户提供了大量报告正文内容，或明确说"帮我看看这份报告有没有问题"。

如果意图不明确，主动询问：

"您当前需要【生成备案报告初稿】，还是【审查已有报告】？如果是生成，请一次性粘贴相关材料（PRD、流程图、安全机制文档、隐私政策、第三方服务协议等）；如果是审查，请直接粘贴报告全文。"

生成模式

Step 1: 材料确认清单

用户首次提交材料后，不要直接输出报告全文。先输出一段《材料确认与缺失说明》，格式如下：

---

已识别信息：

• 主体名称：【提取到的名称，如未识别写"待补充"】
• 算法名称：【提取到的名称，如未识别写"待补充"】
• 算法类型：【默认为"生成合成类（深度合成）"，如用户提到其他类型则调整】
• 底层模型：【提取到的第三方模型及平台，如 Qwen/DeepSeek/豆包等】
• 数据来源：【提取到的数据来源描述】

合理推测：

• 【列出基于历史经验的假设，如"推测训练数据量为'无专门训练数据'"】

待确认/补充项：

• 【列出缺失的关键信息】

下一步： 如果您确认以上信息无误，请回复"确认生成"，我将输出完整的备案报告。

---

要求：

• 所有字段都必须列出，哪怕标记为"待补充"。
• 不要在此阶段阻塞用户，即使主体名称、统一社会信用代码缺失也继续。
• 措辞简洁，控制在 20 行以内。

Step 2: 报告正文

用户回复"确认生成"后，输出完整的报告 Markdown 文本。严格遵循以下章节结构（1-3 级标题必须与官方模板一致，不缺项）：

文档名称（置顶）： 报告正文最开头，必须输出文档名称作为一级标题，格式固定为：

# 互联网信息服务算法安全自评估报告（【算法名称或项目名称】）

例如：

# 互联网信息服务算法安全自评估报告（【算法名称】）

封面与基本信息

• 主体名称、统一社会信用代码
• 算法名称、算法类型（默认：生成合成类/深度合成）
• 算法应用领域、算法使用场景
• 算法上线情况、自评估时间、报告撰写时间
• 算法基本情况（150 字以内，简洁介绍算法）
• 算法备案类型

评估算法描述

从以下 7 个维度描述，每项用 1-3 个要点：

1. 算法简介
2. 应用范围
3. 服务群体
4. 用户数量
5. 社会影响情况
6. 软硬件设施及部署位置
7. 其他

评估算法风险描述

覆盖 5 类风险，每类用 1-2 句话描述风险表现，再用 1-2 句话说明本公司/本算法的风控判断：

1. 算法滥用风险
2. 算法漏洞风险
3. 算法恶意利用风险
4. 技术伦理风险
5. 法律合规风险

一、算法情况

(一) 算法流程 用结构化步骤描述（如 1. 用户输入 → 2. 输入安全审核 → ...），并在末尾标注"流程图见附件"。

(二) 算法数据 按模态分类，每一类明确"是否涉及生物特征信息：否/是"：

1. 【算法名称】文本类输入数据
2. 【算法名称】图像类输入数据（如涉及）
3. 【算法名称】文本类输出数据
4. 【算法名称】图像类输出数据（如涉及）
5. 【算法名称】文本类训练数据（如无写"无此类数据"）
6. 【算法名称】图像类训练数据（如无写"无此类数据"）

(三) 算法模型 包含：算法名称、备案单位、备案编号、算法基本原理、算法运行机制（分点）、算法目的意图、底层模型及 API 端点。

重要：凡调用第三方大模型，必须列出其【算法名称、备案单位、备案编号】三重信息。

(四) 干预策略 分事前/事中/事后描述，包含预处理、内容审核、提示词约束、人工抽检等。

(五) 结果标识 必须按输出模态分别说明（历史审核重点）：

1. 文本类溯源标识 / 显式标识
2. 图像类溯源标识 / 显式标识（如涉及）

二、服务情况

(一) 【服务名称】服务

1. 服务简介
2. 算法在服务中应用情况

三、风险研判

每节采用三段式逐段撰写，内容要充实，不要过度简化。参考历史真实备案案例的写作风格，用连贯段落而非简单分点罗列。

(一) 算法滥用

• 定义段（标准表述，可直接使用）： 算法滥用风险主要体现在算法可能被应用于不当或非法目的，例如推送过度营销内容、输出带有偏见的结果、给出错误信息等，造成侵犯用户权益、误导用户等负面影响。
• 判断与措施段： 写一段连贯文字，说明"[算法名称]的算法滥用风险很低/极低，这是由于..."，然后自然带出 3-5 项具体防控措施（可用"（1）...（2）..."嵌入段落中，但不要只列标题，每项需有 1 句解释）。常见措施包括：功能限制（仅处理 XX，不回答竞品/无关问题）、显著标识（明确告知内容由 AI 生成）、人工保障（可随时转人工客服）、自主开关（用户可关闭功能）、反馈与纠错机制、无推荐能力（不用于内容分发/排序等高风险场景）等。

(二) 算法漏洞

• 定义段（标准表述，可直接使用）： 算法漏洞风险主要体现在算法可能在设计或实施过程中存在缺陷，导致数据泄露、模型遭受逆向工程或算法结果被误导，造成用户隐私泄露，组织数据安全受威胁、声誉受损等负面影响。
• 判断与措施段： 写一段连贯文字，说明风险很低的原因。常见角度：依托成熟第三方服务（已完成算法备案及安全评估）、降低系统复杂度（自建部分仅含知识库/流程调度，不涉及模型训练）、数据传输最小化（仅涉及必要查询文本/图像，不传输敏感个人信息，且传输加密）、权限管理与人工审核等。

(三) 算法恶意利用

• 定义段（标准表述，可直接使用）： 算法恶意利用风险主要体现在算法可能被第三方恶意利用，例如用于伪造虚假内容、进行诈骗等违法犯罪活动等，可能造成用户、企业和社会的损失。
• 判断与措施段： 写一段连贯文字，说明风险很低/几乎不存在的原因。常见角度：输入严格过滤（多阶段审核确保只有合规内容进入流程）、输出限制（仅生成文本/图像，不具备生成深度伪造多媒体的能力）、功能限制（仅用于特定产品场景，不支持用户上传或自定义提示词）、输出审核机制（所有生成结果均通过内容安全护栏）、使用场景受限（仅作为 App 内附加功能，无法用于内容伪造或传播）等。

(四) 其他风险

1. 技术伦理风险
   • 定义段（标准表述）： 技术伦理风险主要体现在算法可能输出不公平、不道德、违背人类伦理观念的决策。
   • 判断与措施段： 说明风险很低的原因，常见角度：使用场景高度限定（问题客观性强，几乎不涉及伦理价值观判断）、知情权和选择权保障（显著标识 AI 生成属性，提供关闭/转人工途径）、合规保障（底层模型服务具备合规措施）。
2. 法律合规风险
   • 定义段（标准表述）： 法律合规风险体现在算法的不当使用，可能会触犯相关法律法规。
   • 判断与措施段： 说明风险很低的原因，常见角度：算法备案基础（核心使用的第三方大模型已完成网信办算法备案）、功能合规设计（明确为"问答/图像美化"等低风险定位，不具备《互联网信息服务算法推荐管理规定》中的排序精选、检索过滤、推送调度、决策等典型高风险功能）、信息透明化（显著标识 AI 生成属性并提示误差风险）等。

四、风险防控情况

本节内容要充实，每个小节先写一段机制描述，再用 bullet points 说明该机制对第三章哪几种风险有效。参考历史真实备案案例的逐段写法，不要只列标题。

(一) 风险防范机制建设

1. 算法机制机理审核

   • 描述段： 写一段完整文字，说明公司已建立完善的算法机制机理审核机制，由算法安全团队（或算法安全与法务团队）对训练数据、算法设计、算法验证、算法更新、大模型调用链路、隐私过滤规则、提示词设计等进行审核，确保算法机制机理的正确性、公平性、透明性和法律合规性。
   • 风险映射（bullet points）：
     • 算法滥用：透明性审核要求披露算法逻辑，确保决策可理解，从而有效防范算法滥用风险。
     • 算法漏洞：通过审核发现模型中可能存在的漏洞和缺陷，及时修复优化，有效防范算法漏洞风险。
     • 算法恶意利用：识别和防范第三方对算法模型的恶意利用行为，确保算法模型不会被恶意操纵或利用。
     • 技术伦理风险：公平性审核确保算法在处理各类数据时无歧视、偏见或不公平现象，有效防范技术伦理风险。
     • 法律合规风险：法律合规性审核确保算法机制机理符合法律规定。

2. 算法安全评估监测

   • 描述段： 写一段完整文字，说明公司已制定《算法安全自评估管理办法》，建立了完善的算法安全评估监测机制，由算法安全团队在设计开发、验证测试、部署运行、维护升级和退役下线等算法全生命周期中进行安全评估和控制，确保算法满足保密性、完整性、可用性、可控性、鲁棒性、私密性的要求。
   • 风险映射（bullet points）：
     • 算法滥用：通过向使用者说明算法的作用、局限、安全风险和可能的影响，在算法行为失当时人工接管，从而有效防范算法滥用风险。
     • 算法漏洞：通过对算法进行静态和动态测试，限制算法的输入输出，对算法和数据进行加密存储等方法，监测算法缺陷，防止算法被逆向，有效防范算法漏洞风险。
     • 算法恶意利用：通过限制账号和 IP 的使用频率，销毁退役模型和数据，有效防范第三方恶意利用算法。
     • 法律合规风险：通过在处理数据时遵守法律法规要求，保护个人信息和隐私，避免存储、泄漏敏感数据，有效防范法律合规风险。

3. 对生成合成的虚假信息的辟谣机制

   • 描述段： 写一段完整文字，说明产品形态并非平台型服务，不具备公开发布和传播谣言的渠道能力。尽管如此，仍建立了完善的防范与辟谣机制，包括：（1）多维风控拦截机制（输入输出双端自动过滤）；（2）显著标识机制（AI 生成标识引导用户二次确认）；（3）抽检与纠错溯源机制（后台抽样巡查+用户反馈复核）；（4）调查与辟谣（对异常查询启动安全评估，保存记录并向网信部门报告）。
   • 风险映射（bullet points）：
     • 算法滥用：严格落实 AI 生成内容标识机制，保障透明性，从而有效防范算法被滥用于虚假宣传或造谣风险。
     • 算法漏洞：依托内部定期抽检机制结合用户反馈，快速定位模型生成结果不达预期或内容安全过滤拦截失效场景，有效防范算法漏洞风险。
     • 算法恶意利用：协同安全风控系统监控异常调用情况，结合后台定期抽检，有效防范第三方恶意利用算法生成虚假信息。
     • 法律合规风险：对触发风控拦截的请求记录进行存证研判，反哺筛选规则，有效防范因算法策略或模型幻觉引发的法律合规风险。

4. 算法安全事件应急处置

   • 描述段： 写一段完整文字，说明公司已制定《算法安全事件处置管理规范》，建立了完善的算法安全事件应急处置机制。通过算法安全监控、内容审核、用户投诉反馈、业务部门反馈等渠道监控发现算法安全事件，一旦发生算法安全事件，可以立即启动应急响应，由算法安全团队负责事件处理，各部门联动制定专项应急预案，配合事件处置，减小安全事件造成的损失和影响。
   • 风险映射（bullet points）：
     • 算法滥用：通过人工审核和用户反馈渠道能发现算法滥用情况，分级和响应机制确保快速处理，有效防范算法滥用风险。
     • 算法漏洞：通过算法安全监控及时发现和定位漏洞，并总结改进防止复发，有效防范算法漏洞风险。
     • 算法恶意利用：监控和审核发现不良信息，上报和处置流程止损，有效防范算法恶意利用风险。
     • 法律合规风险：分级标准包括行政处罚和法律责任，依法上报监管部门，有效防范法律合规风险。

在"标识""用户权益保护""生态治理"相关小节末尾，自动插入标注：[请在此处插入相关截图证明]

(二) 用户权益保护

1. 用户知情权
2. 用户个人信息保护
3. 其他权益保护

(三) 内容生态治理 (四) 模型安全保障 (五) 数据安全防护

五、安全评估结论

总结：风险防控有效性、算法合规性、数据安全性、服务稳定性。

六、其他应当说明的相关情况

• 备案信息更新情况
• 合规性审核情况
• 安全漏洞修补情况
• 服务容灾情况

措辞规范（刚性）

安全保护、风险防控、数据来源、功能边界等描述必须使用确定性语言：

• 使用：仅、均通过、一律不、不涉及、已建立、已完成、全部、直接丢弃、彻底阻断
• 避免：可能、尽量、一般而言、视情况而定、原则上、大约、基本

生成附注格式

报告正文结束后，用 --- 分隔，输出《生成附注》：

---

## 生成附注

### [缺失项]
- 第 X 章第 Y 节中的"Z"字段为占位符，请补充真实信息后替换。

### [推测项]
- "A"是基于历史备案经验做出的假设（如"无专门训练数据"），请与实际情况核对。

### [需配图/附件]
- 算法流程图（请在"算法流程"节后插入）
- 第三方模型购买/授权记录（请在"算法模型"或"用户个人信息保护"节后插入）
- AI 生成内容标识效果图（请在"结果标识"节后插入）
- 隐私协议 / 用户知情权相关截图（请在"用户权益保护"节后插入）
- 人工审核 / 生态治理截图（请在"内容生态治理"节后插入）

### [一致性检查建议]
定稿前请重点核对：
1. 全文"算法名称"是否完全一致；
2. 流程图节点名称与"算法数据""算法模型"章节中的描述是否一致；
3. 前面声明的输入/输出模态与后面数据小节分类是否对齐；
4. 第三方模型的备案编号、算法名称、备案单位是否准确对应；
5. 结果标识是否按输出模态（文本/图像）分别说明。

审查模式

用户粘贴已写好的报告全文后，按以下四个维度进行检查，并以清单表格输出结果。不要直接修改用户原文。

审查维度 1：模板符合性

• 1-3 级标题是否与官方模板完全一致，有无缺项
• "【】"是否已替换、"（）"及说明内容是否已删除
• 各章节字数/粒度是否符合模板要求（如算法基本情况 150 字内）

审查维度 2：逻辑一致性（重点）

• 术语一致性："算法名称""产品名称""功能名称"全文是否统一
• 模态一致性：声明的输入/输出模态与"算法数据"章节分类是否对齐（如前面说只有图片输出，后面就不能出现文本输出）
• 机制一致性：流程图节点名称与"算法数据""算法模型"中的描述是否一致
• 第三方模型一致性：备案编号、算法名称、备案单位是否准确对应
• 备案类型一致性：算法类型与备案类型是否逻辑自洽

审查维度 3：历史审核意见（作为建议）

• 溯源标识和显式标识是否按输出模态分别说明
• 是否补充了第三方授权协议或购买记录
• 标识、用户权益保护、生态治理是否建议附上相关截图证明

审查维度 4：内容质量

• 算法原理是否简洁易懂
• 安全保护描述是否确定性、不给人遐想空间
• 是否有夸大或模糊表述

审查输出格式

输出 Markdown 表格：

位置/章节	审查维度	风险等级	问题描述与修改建议
示例：一、(五) 结果标识	历史审核意见	建议	未按输出模态分别说明文本类和图像类标识。请分别描述"文本类显式标识/溯源标识"和"图像类显式标识/溯源标识"。
示例：一、(一) 算法流程	逻辑一致性	阻塞	流程图中节点名为"匿名化图像输入"，但"算法数据"章节中写"图像输入"，术语不一致。

风险等级定义：

• 阻塞：大概率被打回，必须修改
• 建议：基于历史审核经验，最好补充
• 提示：格式或表述可优化

要求：

• 每个发现的问题单独一行。
• 若未发现某维度的问题，则在该维度后写"暂未发现明显问题"。
• 最后加一段总结："共发现 X 个阻塞项、Y 个建议项、Z 个提示项。"