随着人工智能技术的快速发展，人工智能已成为众多企业核心竞争力的重要组成部分。人工智能在商业中的广泛应用推动了创新与变革，但同时也为企业的商业秘密保护带来了新的挑战。如何有效保护人工智能领域的商业秘密，已成为法务、技术与管理层亟需解决的问题。本文将探讨人工智能中的商业秘密类型、泄密风险及合规保护策略等问题。

 

一、人工智能常见商业秘密类型

 

人工智能企业在该领域的技术积累通常包含大量商业秘密，这些秘密对于企业维持市场地位和竞争优势至关重要。以下是人工智能领域中常见的商业秘密类型：

 

（一）算法与模型

 

1.算法（Algorithm），算法是人工智能技术的核心内容之一，其创新与优化直接决定了产品性能与市场竞争力。特别是经过大量实验验证的优化算法，通常被视为企业的重要商业秘密。

 

2.模型（Model），模型是指通过训练数据学习得到的函数和参数集合，用于完成特定任务。作为人工智能系统的“思想框架”，模型是基于算法和数据训练出的成果。模型的结构、训练方法、数据选择等构成了企业的重要技术壁垒，也是商业秘密保护的重点。

 

（二）数据集和数据处理方法

 

1.数据集

 

数据集是构建有效人工智能模型的基础。优质数据集通常需要长时间的积累，包含特定领域的大量数据和标签信息。某些数据集直接决定模型的性能和效果，因此被视为企业的核心商业秘密。

 

2.数据处理方法

 

在人工智能研发中，数据预处理、清洗、去噪、标注等步骤是确保模型训练质量的关键环节。这些技术和方法往往经过长期优化，是企业重要的商业秘密。

 

（三）源代码与技术架构

 

1.源代码

 

源代码是人工智能系统实现的核心内容，包括结构设计、编写规范和算法实现等。许多企业选择将源代码作为商业秘密保护，即便部分代码可能通过开源形式发布，关键技术通常不会公开。

 

2.技术架构

 

技术架构涉及硬件与软件的配合与优化，是提升人工智能系统性能和效率的重要保障。如何从硬件到软件层面设计高效架构，往往包含大量技术细节，这些信息也属于企业的商业秘密。

 

（四）其他商业秘密

 

人工智能企业不仅依赖技术创新，还通过商业策略和市场运作保持竞争力。包括市场推广计划、定价策略、销售渠道选择、市场定位、财务信息、市场分析和用户行为数据等在内的经营信息，通常被视为企业的商业秘密。

 

无论从法律层面还是企业运营角度来看，商业秘密均是维持企业核心竞争力的关键。企业应采取有效措施，确保人工智能创新成果得到充分保护，以应对潜在的泄密风险。

 

二、人工智能企业常见的泄密风险

 

随着人工智能技术的广泛应用，商业秘密泄露的风险显著增加。人工智能企业需要全面识别并有效防范泄密风险，尤其是在员工管理、合作管理、数据存储、技术使用中面临的挑战。以下是人工智能企业常见的泄密风险：

 

（一）员工泄密风险

 

在人工智能技术的研发和应用中，员工既是企业商业秘密的第一线保护者，也可能成为泄密的高风险来源。由于员工掌握着企业算法、模型和数据处理方法等技术信息，其泄密行为可能对企业造成巨大损失。员工泄密通常以两种形式存在：一是无意泄密，员工因安全意识不足，在不安全的网络环境下传输敏感数据或在社交媒体上讨论技术细节导致的泄密。二是故意泄密，部分员工可能因利益驱动，将企业的商业秘密透露给竞争对手，或自行进行商业化使用。

 

（二）合作伙伴泄密风险

 

合作伙伴可能在无意或故意的情况下泄露人工智能企业的商业秘密。比如，在算法优化或数据处理过程中，合作伙伴可能将未授权的信息用于其他项目，或通过申请专利公开关键技术。外包机构、数据供应商和技术研发合作者也可能由于管理不善或故意行为，导致核心数据、算法等核心技术外泄。此外，跨境合作可能加剧泄密风险，不同国家的法律和监管要求差异，增加了维权难度。

 

（三）技术漏洞与攻击的泄密风险

 

在人工智能技术的研发和应用中，系统的复杂性和开放性使其易受到技术漏洞和网络攻击的威胁。这些风险不仅威胁企业的技术安全，还可能导致核心商业秘密的泄露，进而削弱企业的市场竞争力。技术漏洞通常出现在人工智能系统的算法、数据传输接口或认证机制中。例如，未加密的数据传输可能被黑客拦截，或系统接口的认证漏洞可能被利用进行未经授权的访问。此外，人工智能系统中因开发或更新不当引入的后门，也可能成为攻击者获取商业秘密的入口。攻击者通过网络钓鱼、恶意软件或拒绝服务攻击，能够绕过系统防护，窃取企业核心数据、训练模型和算法等。

 

（四）开源与闭源软件的泄密风险

 

在人工智能技术开发中，企业通常结合开源和闭源软件以提高研发效率和创新能力。然而，这两种形式都可能带来商业秘密泄露的风险，企业需高度警惕并采取有效防范措施。

 

1.开源软件的泄密风险

 

开源软件通过公开代码和社区协作加速创新，但其公开性也可能无意间暴露企业的核心技术。例如，企业在整合开源项目时，若未能严格隔离核心代码，可能将关键算法、数据处理方法等一并暴露。此外，不遵守开源协议的行为（如未正确标注开源许可）也可能引发法律纠纷，进一步放大风险。

 

2.闭源软件的泄密风险

 

闭源软件虽然有助于保护核心技术，但在管理不善的情况下同样存在泄密风险。例如，未经授权的员工或外包方接触闭源代码，可能将其外泄。此外，竞争对手通过逆向工程或分析产品实现方式，也可能破解闭源软件的核心内容。

 

（五）数据存储和传输中的泄密风险

 

在人工智能技术的研发和应用中，数据存储和传输是企业核心技术管理的关键环节。然而，这些环节也面临严重的泄密风险，这些风险直接威胁企业的商业秘密安全。

 

1.数据存储中的风险

 

云存储的普及使企业能够高效管理大规模数据，但其共享环境也增加了数据泄密的可能性。云服务商的技术漏洞或配置错误可能被黑客利用，导致敏感数据的非法访问。若企业内部的存储设备（如硬盘、服务器）未采取加密措施或妥善管理，一旦被盗或遗失，核心数据可能外泄。对于废弃的存储设备，数据残留也成为隐形威胁，容易被恢复后导致技术泄密。

 

2.数据传输中的风险

 

在数据传输过程中，未加密的传输通道可能遭遇攻击，敏感数据被拦截、篡改或盗取。即便传输协议完善，不规范的用户行为也可能导致数据泄露，例如通过不安全的网络或设备传输敏感信息。

 

三、如何规避人工智能领域中的泄密风险

 

如何有效规避商业秘密泄露风险，已成为人工智能企业保护核心竞争力的关键。保护人工智能相关的商业秘密不仅需要技术措施的支持，还需要从制度与流程、员工与合作伙伴管理等方面采取全面的保障措施。以下将详细阐述如何通过多维度的风险防控措施来保障人工智能领域商业秘密的安全性。

 

（一）制度层面的保护措施

 

1.制定保密管理制度

 

保密管理制度是企业商业秘密保护的总纲领，人工智能企业要在保密制度中明确人工智能所涉商业秘密的定义和范围，将商业秘密涵盖核心算法、训练数据、模型、源代码、技术架构等。保密制度中还应包括保密义务条款，并对泄密行为制定明确的惩罚机制。

 

2.签署保密协议

 

保密协议是企业保护商业秘密最直接和有效的法律手段。在人工智能领域，企业与员工、合作伙伴签署保密协议，明确商业秘密的范围、保密义务和泄密责任。

 

保密协议应包括以下内容：1）商业秘密的范围，明确哪些信息属于商业秘密；2）保密义务的范围和期限，不仅在合作期间需要保密，协议中应规定在合作终止后一定期限内的保密义务；3）泄密责任和赔偿条款，对于泄露商业秘密的行为，应规定相应的法律责任，包括赔偿损失和违约责任。

 

3.签署竞业限制协议

 

竞业禁止协议通常要求员工在离职后2年内不得从事与公司业务相同或类似的竞争活动。对于涉及人工智能技术的核心员工，尤其是研发人员和高管，企业应要求签署竞业限制协议，防止其离职后将商业秘密带到竞争对手处。

 

4.加强员工管理和培训

 

除了上述方法外，企业还要定期开展数据保护、网络安全和商业秘密保护方面的培训，提高员工的安全和保密意识。

 

（二）技术层面的保护措施

 

1.对数据进行加密

 

数据是人工智能企业的核心资产之一。无论是存储数据还是传输数据，加密技术是防止数据泄露的重要手段。人工智能企业应采用高强度加密算法对敏感数据进行加密，确保即使数据被截获，也无法被非法访问和利用。

 

2.对源代码采取保护措施

 

源代码是人工智能系统实现的基础，企业应对源代码进行严格的保护。可以通过以下技术手段提高源代码的安全性：

 

（1）代码混淆：通过混淆技术，使得源代码在被反编译时，难以理解和恢复。

 

（2）加密存储和访问控制：采用加密存储源代码，并严格控制访问权限，确保只有授权人员可以查看和修改源代码。

 

3.硬件安全模块（HSM）

 

硬件安全模块（HSM）是一种专门用于加密密钥和管理安全操作的硬件设备。在人工智能产品中，HSM可以用于保护密钥和敏感数据，防止被黑客攻击或泄露。HSM可以有效增加人工智能系统的安全性，减少因技术漏洞或攻击带来的泄密风险。

 

4.数据访问控制和监控

 

通过分级访问权限和零信任架构，企业可以确保只有必要的人员才能接触到核心数据和技术。访问控制包括以下几方面：

 

（1）最小权限原则：员工只能访问完成工作所需的最少数据和技术，限制对敏感信息的接触。

 

（2）动态权限管理：定期审查和更新权限，撤销不再需要访问权限的员工和外包方账户。

 

（3）实时监控与日志记录：对所有数据和技术的访问行为进行实时监控，并记录访问日志，以便审查和追溯潜在泄密行为。

 

5.注重商业秘密与其他知识产权的协同保护

 

人工智能的核心技术和创新成果，除了可以通过商业秘密的方式加以保护外，还可通过专利和著作权等法律形式获得更全面的保护。例如，企业可对人工智能领域的创新技术申请专利，但在申请过程中需谨慎评估所申请技术是否存在泄露商业秘密的风险。此外，人工智能系统的源代码、技术文档等内容可通过著作权登记，进一步巩固其法律保护。

 

通过商业秘密与其他知识产权形式的协同保护，企业不仅能够有效防止技术泄露，还能增加更多维权手段，为核心技术和创新成果构筑更完善的保护体系。这种多层次的保护机制有助于企业在激烈的市场竞争中保持优势。

 

四、总结

 

人工智能技术的快速发展大幅提升了社会生产力，但也为商业秘密保护带来了前所未有的挑战。应对这些挑战，企业应从法律和技术两个维度出发，建立全面的保护机制。此外，跨行业的合作与经验分享对于完善商业秘密保护至关重要。行业间的协作不仅有助于制定统一的保护标准，还能通过共享最佳实践推动整体水平的提升。只有法律、技术与行业合作形成合力，人工智能领域的商业秘密保护才能实现更高的安全性、合规性与创新性，为企业和行业发展提供坚实保障。

 

作者：高泽传 韩苗苗