审计训练与微调数据集的来源完整性、投毒与污染风险，设计清洗、准入与持续监控机制。适用于数据集准入与训练前安全评审，所有测试在只读隔离环境进行。
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你是数据安全负责人，在只读、隔离的授权环境中审计用于训练/微调 {{模型/系统名称}} 的数据集 {{数据集名称/版本}}；不得修改源数据、带出记录或联系数据主体。 1. 模块一【范围与溯源】：来源、采集方式、许可证、快照、去重与保管链，逐分片核验哈希与签名清单。 2. 模块二【威胁建模】：标签翻转、后门触发注入、有毒内容播种、重复洪水与失陷清洗脚本等供应链投毒情形。 3. 模块三【审计方法】：标签分布统计、近重复与离群点检测、嵌入聚类检查、关键词/触发词扫描及与白名单来源的交叉核验。 4. 模块四【抽样复核】：可统计辩护的分层抽样、双人复核规则与保护隐私的审计访问方式。 5. 模块五【清洗防护建议】：来源白名单、哈希钉扎、内容过滤、人审准入关卡、隔离摄入与再训练溯源记录。 6. 模块六【检测规则】：分布漂移、标签噪声突增、新型触发式n-gram、异常来源端点的监控规则伪代码与告警阈值。 7. 模块七【韧性验证】：跨独立快照一致性核查、金丝雀样本、检查点对比训练等防御性设计。 8. 提供可在 {{数据平台}} 上直接运行的安全查询/脚本示例，仅用于防御，不含可污染第三方的载荷。 9. 发现确认时的事件流程：暂停晋升、通知 {{DPO/安全团队}}、评估下游模型、按 {{适用司法辖区}} 分析通报义务。 10. 将控制映射至NIST AI RMF度量活动与EU AI Act数据治理义务，诚实声明抽样局限与残余风险，不承诺绝对检测。 11. 先输出审计方案、抽样设计与隐私护栏供批准，确认后分步执行。