03 Normative Knowledge and Policy - jiale-li-orion/SecFusionAgent GitHub Wiki

技术标准、政策法规与 Normative Knowledge

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本文固定 SecFusionAgent 对技术标准、政策法规和治理框架的处理方式。该类材料在系统中作为 normative knowledge（规范性知识）存在，用于适用性查询、risk/control 映射和运行时约束；它不与漏洞情报或 research 洞察混合，也不因为被 Agent 检索到而自动获得执行权限。本文承接 01-Data-Sources-and-Processing 的证据/object/relation contract 和 02-CTI-Baseline-Reuse-and-Ownership 的 reuse-first policy。

调研快照日期为 2026-09-24。法规、标准和框架具有版本、状态、适用主体与地域边界，系统后续以官方来源的最新状态为准。

信息职责

Normative knowledge 回答三类问题：某主体在某地域和场景下受到什么要求约束；某个 AI risk 对应哪些 control、标准条款或治理要求；SecFusionAgent 自身在执行某类动作时需要应用哪些 hard constraint 或 review gate。

漏洞情报描述发生了什么，research 洞察描述对风险和防御的新认识，normative knowledge 描述应当、禁止、允许或建议怎样做。三类信息可以引用同一个风险对象，但保持独立证据和权威。

信息类 主要问题 典型对象 系统用途
threat / vulnerability intelligence 发生了什么、谁受影响、如何修复 CVE、advisory、incident、PoC 监测、富化、调查
research intelligence 哪个攻击、防御或 threat model 改变了已有认识 paper、评测集、experiment 分类体系、洞察、residual risk
normative knowledge 谁在什么条件下需要满足什么要求 regulation、standard、requirement、control 查询、control mapping、runtime policy

Normative document 分类

以下类型都属于 01 固定的产品 normative source category；这里进一步分类的是 normative document，不新增产品 source taxonomy。不同司法辖区和标准体系不能压成单一“权威分数”。系统记录文件类型、法律/标准状态、jurisdiction、binding status 和适用条件，并保留它与上位文件、实施标准和解释文件之间的关系。

类型 典型对象 Binding 语义 处理方式
regulation / administrative rule 《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》、EU AI Act 在其 jurisdiction 与适用性条件下具有法定约束 官方全文快照，条款级 requirement extraction，维护生效与修订状态
mandatory standard GB 45438-2025 在适用范围内按强制性国家标准处理 保存标准元数据和合法可访问正文，抽取可执行技术要求
recommended standard GB/T 45654-2025、GB/T 45652-2025、GB/T 45674-2025 推荐性；是否成为合同、评估或监管依据由具体上下文决定 作为 control/assessment baseline，不自动升级为法定义务
management / risk framework NIST AI RMF、NIST GAI Profile、ISO/IEC 42001、ISO/IEC 23894、ISO/IEC 42005 多数为 voluntary 或标准化管理框架；具体约束取决于采用方式 映射 risk、control、assessment 与治理流程
policy / planning document 《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》等 描述政策方向、标准体系和建设目标 用于 landscape/query，不编译成 runtime hard rule
technical report / guidance ISO/IEC TR 24028、NIST Playbook 等 指导性 作为 mitigation/control 证据和设计参考

binding_status 保留文件在当前上下文中的约束性质，禁止通过来源名称推断。例如 ISO 标准、NIST framework 与推荐性国标在不同合同和监管环境中可能具有不同实际作用；适用性判断单独建模。

首批规范知识库

中国大陆 profile

当前比赛和项目开发环境优先维护中国大陆 profile。

文档 类型 / 状态 当前用途
《生成式人工智能服务管理暂行办法》 部门规章体系下的现行管理办法，自 2023-08-15 施行 生成式 AI 服务的主体、适用范围、训练数据、服务和安全治理要求
《人工智能生成合成内容标识办法》 现行管理办法，自 2025-09-01 施行 生成合成内容显式/隐式标识、传播环节和相关日志要求
GB 45438-2025 网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法 强制性国家标准，现行，自 2025-09-01 实施 把内容标识管理要求落实为具体技术方法
GB/T 45654-2025 网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求 推荐性国家标准，现行，自 2025-11-01 实施 语料安全、模型安全、安全措施和评估要求
GB/T 45652-2025 网络安全技术 生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范 推荐性国家标准，现行，自 2025-11-01 实施 预训练和优化训练数据处理活动的安全要求与评价
GB/T 45674-2025 网络安全技术 生成式人工智能数据标注安全规范 推荐性国家标准，现行，自 2025-11-01 实施 数据标注流程、规则、人员、核验和过程安全
《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》 标准化体系建设指南 了解国内 AI 标准体系、产业分层和后续标准方向

TC260-003《生成式人工智能服务安全基本要求》保留为 GB/T 45654-2025 的历史前序证据，当前查询优先返回现行国标。

International profile

International profile 用于跨地域查询、control mapping 和设计参考，不覆盖中国大陆 profile 的适用性。

文档 状态 当前用途
NIST AI RMF 1.0 voluntary framework；NIST 在 2026 年已启动修订 GOVERN / MAP / MEASURE / MANAGE 风险管理结构，适合 control 与 assessment mapping
NIST AI 600-1 Generative AI Profile GenAI 专项 profile，2024 发布并在 2026 更新页面 GenAI 风险与建议行动的规范化参考
ISO/IEC 42001:2023 published international standard AI management system 的组织级治理 requirement
ISO/IEC 23894:2023 published international standard AI risk management guidance
ISO/IEC 42005:2025 published international standard AI system impact assessment
ISO/IEC 5259 series 2024-2026 持续发布 analytics/ML data quality、管理、流程与治理，后续与模型/数据风险专题关联
ISO/IEC TR 24028:2020 technical report AI trustworthiness、安全、隐私、可靠性等背景和 mitigation 参考
EU AI Act / GPAI obligations EU regulation；GPAI obligations 自 2025-08-02 起适用，部分 transparency obligations 自 2026-08-02 起进入适用/执行阶段 EU profile 的适用性、documentation、risk mitigation、incident/cybersecurity 等 requirement

ISO 标准正文存在授权和版权限制。SecFusionAgent 只保存合法获得的全文、许可范围内的片段或官方公开元数据/abstract；access_rights 与 full_text_available 进入 source 元数据，禁止把付费标准通过非授权来源复制成本地全文库。

数据模型

Normative knowledge 本身由 normative_document → requirement → control 三层构成。runtime_policy 是下游执行层从项目 invariant 与已确认 applicable requirement 编译出的 derived object，不属于 M3 normative knowledge storage，也不会由规范抽取模型直接生成。

Normative document

normative_document 保存文件本身及其状态：

document_id
title
issuer
jurisdiction
document_type
binding_status
publication_date
effective_date
expiry_date
status
version / revision
official_url
access_rights
full_text_available
supersedes / superseded_by
amends / amended_by
references

status 区分 draft、published、effective、superseded、withdrawn 等状态。法规和标准的旧版本继续保留，用于历史回答与证据重放。

Requirement

requirement 是从具体条款抽取出的最小规范单元：

requirement_id
source_document
source_clause
modality = obligation | prohibition | permission | recommendation | guidance
subject
action
object
condition
exception
jurisdiction
applicability
valid_from / valid_to
control_mapping
risk_mapping

条款原文仍由来源证据持有；requirement 是结构化解释结果。LLM 可以帮助抽取 subject/action/condition/exception，但不能脱离条款生成义务。

Control

control 描述系统或组织能够实施的安全措施，例如 access control、human approval、logging、content labeling、dataset validation、incident response。一个 control 可以同时映射多个 requirement 和 risk；一个 requirement 也可能需要多个 control 才能覆盖。

control mapping 保存 supports / implements / partially-satisfies / mitigates 等明确关系，并保留 mapping 证据。推荐性标准和风险框架主要在这一层产生价值。

Runtime policy

runtime_policy 是从项目自身安全约束和已确认 applicable requirement 派生出的执行规则。它属于 M8 / Execution Control Plane 的执行层，由批准后的 policy compilation 产生，不属于 M3 抽取结果，也不等同于法规或标准原文。

policy_id
derived_from_requirement
scope
trigger
allow / deny / require_review / require_log
enforcement_point
priority
valid_from / valid_to

规范文本更新后，对应 runtime policy 需要重新验证；policy 不反向修改原始 requirement。

Applicability

适用性是 normative knowledge 与当前 investigation context 的连接问题。M3 抽取并保存 requirement 中明确写出的 jurisdiction、subject、condition、exception、valid time 等 applicability 条件，初始 contextual status 为 not_evaluated；M4/M5 在具体主体、产品/服务、地域、生命周期和时间上下文中评估它是否进入当前调查。

applicability_status 使用 applicable / not_applicable / uncertain / not_evaluated。确定性规则可以处理地域、日期和明确主体条件；需要法律解释、合同上下文或事实不完整时保持 uncertain，进入 analyst/user review。M3 不因为抽取到了条款就把 requirement 自动判成 applicable。

例如《生成式人工智能服务管理暂行办法》的适用范围明确关联“向中华人民共和国境内公众提供生成式人工智能服务”；研发或应用但未向境内公众提供相应服务的情形不按同一条款直接推导。系统必须先完成适用性，再把 requirement 提供给 Agent。

查询与 Risk/Control mapping

Normative query 以结构化 requirement 为主，原文检索用于证据确认。用户询问“某风险有哪些要求”时，系统从 risk object 关联 control，再沿 control mapping 找到 requirement 和 source clause；询问“某法规要求什么”时，从 normative document 直接读取 requirement，并根据当前上下文过滤适用性。

风险、control 和 requirement 形成三类不同关系：

Risk --mitigated-by--> Control
Requirement --implemented-by--> Control
Requirement --derived-from--> Normative Document / Clause

这样 prompt injection 可以关联 input isolation、least privilege、human approval 等 control；control 再根据不同标准或法规映射到对应 requirement。风险情报更新不会自动改变法规，法规更新也不会改写风险证据。

Agent 约束

完整法规、标准或政策文件不直接进入 system prompt。运行时使用分层 policy：

Policy 层 来源 运行方式
platform invariant SecFusionAgent 自身安全与权限 contract 稳定 hard constraint，进入 deterministic policy / system 边界
applicable normative policy 已确认适用的 binding requirement 按上下文加载，编译为 allow/deny/review/log 等 rule
control recommendation 推荐性标准、NIST/ISO framework、设计指南 作为 Agent 建议和 control selection，不默认硬阻断

外部网页、论文、法规正文和标准正文均属于 data/证据，没有 instruction 权威。Agent 只有通过 policy compilation 产生的规则才能改变执行边界。

这一区分避免两类问题：把所有规范全文塞进 context 导致不稳定和冲突；把推荐性 guidance 错误提升成法定禁止。runtime policy 始终能回溯到具体 requirement 和 source 版本。

更新机制

规范知识使用低频 authoritative watch。M1 只监测官方发布源的元数据和状态变化，内容未变化时不重复运行 LLM 解析。

首批 source registry 包括：

  • 中国政府网、国家网信办：法规、办法和正式解释；
  • 全国标准信息公共服务平台、TC260：国家标准状态、标准计划和技术文件；
  • NIST / AIRC：AI RMF、GenAI Profile、Playbook 和版本更新；
  • ISO/IEC JTC 1/SC 42 / ISO official catalogue：AI standards 的 published/版本/withdrawn 状态；
  • EUR-Lex、European Commission AI Office：EU AI Act 正文、实施时间和官方 guideline。

监测事件包括 published、effective、amended、superseded、withdrawn、draft -> final 和官方 interpretation/guideline 更新。事件发生后执行以下动作：保存新版本；diff clause；重新抽取受影响 requirement；失效或重新验证 control mapping；把依赖旧 requirement revision 的 contextual applicability 标记为待重评；标记下游 runtime policy 等待重新编译/批准。

旧版本和旧 requirement 不删除，以支持历史查询、评测集重放和 policy audit。

M1-M8 Ownership

模块 Normative knowledge 职责
M1 监测官方来源、版本和状态变化
M2 保存 document/clause 证据、版本、官方标识和同一性
M3 抽取 requirement、control，建立 risk/control/requirement mapping
M4 向 investigation context 暴露当前适用 requirement 和 unresolved 适用性
M5 需要时调查适用性、官方解释和相关 control
M6 回答标准/政策问题并引用具体条款和版本
M7 测试 requirement extraction、适用性、mapping 和 policy regression
M8 执行已经批准的 runtime policy，记录 enforcement/audit event

M6 可以解释和查询 normative knowledge；M8 才拥有运行时 enforcement。研究论文、博客和外部内容无法直接写入 M8 policy。

需求阶段固定项

SecFusionAgent 将技术标准、政策法规和治理框架作为独立 normative knowledge 管理。官方原文是证据，requirement 是规范化对象，control 连接 risk 与 requirement；三层形成 NormativeDocument → Requirement → Control 的 evidence-backed knowledge。RuntimePolicy 在确认适用性并经过项目 policy compilation/approval 后进入执行层，保持从规范证据到执行约束的单向来源链路。

中国大陆 profile 首批纳入现行生成式 AI 管理办法、内容标识办法、GB 45438-2025、GB/T 45654-2025、GB/T 45652-2025、GB/T 45674-2025 和国家 AI 标准化体系建设指南；international profile 首批纳入 NIST AI RMF/GAI Profile、ISO/IEC 42001、23894、42005、5259 系列、TR 24028 和 EU AI Act/GPAI obligations。

规范库采用官方来源低频增量监测，维护 jurisdiction、binding status、effective/superseded 状态和适用性。全文授权受限的标准只保存合法可访问内容和官方元数据。完整文档不直接充当 Agent system instruction；运行时只消费经过来源追溯、适用性判断和 policy compilation 的约束。

官方来源