构建从数据采集(来源合法性)、数据清洗(匿名化处理)、数据流转(跨境传输合规)到数据销毁的全链路合规体系。
AI企业的核心资产是模型参数、训练方法和生成内容,为此需要构建“技术秘密+专利+版权”的立体护城河。
协助企业完成算法备案、安全评估,并建立“科技伦理审查机制”。
对开源协议(GPL、MIT、Apache等)进行严格的“传染性”审查,防止因开源协议违规导致企业被迫将核心模型开源,造成商业价值的毁灭
帮助企业通过国家网信办的安全审查、应对SEC(美国证券交易委员会)或交易所关于AI风险披露的要求,确保合规状况不影响估值或上市进程。
民事诉讼、行政查处、刑事打击多手段制裁
如果犯罪分子利用我提供的开源模型生成了诈骗信息,我是否构成“帮助信息网络犯罪活动罪”?
如果我的AI Agent(智能体)在自主执行任务时侵犯了他人权利,我作为开发者,责任边界在哪里?
AI生成的虚假信息如果被广泛传播,达到“扰乱社会秩序”的程度,会面临寻衅滋事罪或编造、故意传播虚假信息罪吗?
若企业违规使用包含国家秘密、情报的数据进行训练,导致敏感信息在对话中被泄露,会触犯故意泄露国家秘密罪吗?
算法备案到底怎么过?我们不想公开核心代码,会不会“备着备着”就把商业秘密泄露出去了?
我用了一些开源模型,听说“GPL病毒”会强制我把整个产品都开源?这是真的吗?
投资人让我签“对赌”,如果法规变了导致业务不合规,算我违约吗?
我的模型产生了“幻觉”,给用户提供了错误的医疗建议导致其延误治疗,我要赔多少?
整合多方反馈,定期升级指引
记录办案数据,高效匹配任务
客户系统实时更新,跟踪案件状态
平台展示流程化,轻松实现案件管控