导语：
数据与 AI 模型同时快速演进，治理必须“可分级、可追溯、可证明”。本文围绕分级策略、血缘与访问证明、模型责任闭环给出可执行步骤。
1. 分级与策略
- 资产：数据集/特征/模型/提示/评测集纳入台账。
- 分级：公开/内部/敏感/严格，对应存储、访问、传输要求。
- 目标：分级覆盖率、超期权限收敛率、审计可检索率、违规响应时效。
2. 血缘与影响分析
- 覆盖：ETL/ELT/SQL/BI/Notebook 自动采集；手工标注关键口径。
- 可视：按主题/租户/敏感级别展示上下游；Schema 变更生成影响报告。
- AI 血缘：模型/数据/特征/提示/评测集版本写入元数据，可重放。
3. 访问与审批
- RBAC+ABAC：角色管粗粒度，属性管租户/区域/数据级别。
- 审批：敏感/严格级别必须审批，权限有到期时间；定期自动收敛。
- 访问证明：所有访问记录
who/when/where/dataset/model/purpose/result/policy_version。
4. 脱敏与最小化
- 静态脱敏：开发/测试环境使用脱敏数据或子集。
- 动态脱敏：按角色/行/列策略；水印标记；命中日志可检索。
- 最小化：API/查询只返回必要字段；导出前置审批。
5. 模型治理与责任
- 版本：模型/提示/评测集版本化；上线需评测基线与审计留痕。
- 责任：为每个模型配置 Owner、风险级别、使用范围、撤销条件。
- 合规：高风险模型需拒答策略与人工复核；推理日志可回放。
6. 审计与导出
- 审计索引：按租户/数据集/模型/操作人/敏感级别索引。
- 导出：CSV/PDF 取证包，包含审批与策略版本。
- 生命周期：保留/删除策略按分级执行，过期自动清理并生成报告。
7. 落地步骤
- 建台账与分级策略，设覆盖率目标。
- 接入血缘采集与 Schema 影响分析；AI 血缘写入元数据。
- RBAC+ABAC 与审批上线，权限到期自动收敛。
- 脱敏与最小化策略生效；审计与导出可用。
- 模型上线需评测与责任声明，日志可回放；周期性演练违规访问。
8. 看板与周报
- 治理健康：分级覆盖率、敏感访问量、超期权限收敛率。
- 风险：违规访问、跨境/跨域访问、脱敏命中率、导出次数。
- 模型：评测基线通过率、拒答/引用率、审计导出与回放次数。
9. 演练示例
- 未经审批访问敏感表 → 阻断+告警+取证包。
- 模型越权使用 → 拒答/阻断，记录责任人与范围，导出证据。
- Schema 破坏性变更 → 影响报告通知下游，任务自动阻断。
结语：
让分级、血缘、访问证明和模型责任成为日常操作，治理才能真正做到可证明与可审计。
10. 报表要点
- 治理健康：分级覆盖率、敏感访问量、超期权限收敛率、审批时效。
- 血缘与影响：覆盖率、影响报告发送/阻断次数、异常任务。
- 模型与审计：评测通过率、拒答/引用率、审计导出与回放次数、违规取证成功率。
11. 操作示例
- 权限收敛：定期任务扫描超期权限，自动下线并通知 Owner，失败计入周报。
- 影响分析：Schema 变更 PR 自动生成影响报告，列出下游任务/报表/指标与责任人。
- 审计导出：违规访问或模型越权时，一键导出取证包（请求/策略/审批/结果/日志），满足审计。
